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海量药物数据的靶标关系预测研究

张浩  
【摘要】:网络药理学为药物研发带来了新的理论指导,其思想是构建一个信息全面的生物信息网络,采用计算机技术对网络进行模拟分析,多方位考察药物在网络中的作用,降低毒副作用,提高治疗效果,从而提高新药研发的成功率,降低研发成本。 虚拟筛选采用计算机技术模拟先导化合物的筛选过程,从海量药物数据库中匹配出推荐的先导化合物。目前应用广泛的几种虚拟筛选技术都是通过三维化学空间来分析,而很多靶标蛋白的三维结构都还没有测量出来,无法得以应用。另外,目前国际上的一些主流药物数据信息库共享信息有限,无法构建信息全面的药理网络。为解决这些问题,本文首先对网络药理学研究现状进行分析,设计了一个包含国际主流药物数据库信息以及实验信息实时关联入库的信息全面的药物生物化学信息库。本文进而分析了药物靶标关系预测研究现状,遵循网络药理学的理论指导,构建基于药物生物化学信息库数据的药理网络,提出两种混合相似度预测方法,在构建的药理网络中全面考虑药物的作用,取得了更好的药物靶标关系预测效果。最后,本文对药物生物信息库数据进行筛选,对两种混合方法进行验证分析,在处理海量药物数据时采用Hadoop分布式平台以提高运算效率。


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