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基于机器学习的药物目标识别:如何选择负面例子( Drug Target Identification with Machine Learning: How to Choose Negative Examples )
M Najm CA Azencott B Playe V Stoven
确定hit分子的蛋白质靶点是药物发现过程中必不可少的。用机器学习算法进行目标预测可以帮助加速搜索，限制所需实验的数量。然而，用于训练的药物-靶点相互作用数据库存在较高的统计偏差，导致大量假阳性，从而增加了实验验证活动的时间和成本。为了减少预测靶点中的假阳性数，我们提出了一种新的负例选择方案，使得每个蛋白质和每个药物在正反例中出现的次数相等。我们人工复制了三种特效药的靶点识别过程，并在全球范围内对200种已批准的药物进行了更多的靶点识别。对于详细的3个药物实例和较大的200个药物集合，使用所提出的方案进行反例选择训练，提高了目标预测结果：排名靠前的预测目标中的平均假阳性数减少，总体上，真实目标的排名得到提高。我们的方法纠正了数据库的统计偏差，减少了假阳性预测的数量，从而减少了潜在的无用实验的数量。
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