協(xié)同過濾算法在藥物重定位中的研究與應用.pdf

1、藥物研究與開發(fā)是國際間科技與經濟競爭的重要領域之一。雖然近年來新藥物的研發(fā)過程中不斷引入新技術、新方法和新策略，但是新藥物的發(fā)現數量卻呈現出持續(xù)下降的趨勢。在此情況下，運用藥物重定位技術，發(fā)掘原有藥物的新療效，從而實現“老藥新用”，已成為提升藥品研發(fā)的投入產出比、降低失敗風險的有效措施。本文以上海計算機軟件技術開發(fā)中心所承擔的“基于多層藥理網絡的藥物重定向研究”項目為背景，研究和分析了藥物重定位相關計算機算法的現狀，針對藥物與靶標之間具

2、有關聯關系的特點，采用根據藥物間相似性進行靶標推薦的思路，設計并實現了面向藥物重定位的協(xié)同過濾算法及其應用平臺，為藥物重定位研究提供了重要的分析手段。
　　本文主要研究并解決了以下三個問題：（1）多源異構藥物數據的整合問題。對多個開源藥物信息數據結構與類型進行了研究和分析，設計了數據集成方案，將異構藥物數據在邏輯與物理層面上進行整合。（2）適用于藥物數據特征的推薦算法選擇問題。本文將“藥物-靶標”之間的關聯關系類比為“用戶-項目”

3、場景，即將藥物視為用戶，靶標視為項目，從而選擇將協(xié)同過濾算法應用于藥物重定位。（3）初始藥物-靶標關聯矩陣過于稀疏的問題。為提高協(xié)同過濾推薦結果的準確度，首先在基于內容的推薦結果基礎上，使用混合加權預測算法對初始藥物-靶標關聯矩陣進行改進，然后再應用協(xié)同過濾算法，實現重定位藥物的推薦。實驗表明，本文使用的方法比直接應用常規(guī)協(xié)同過濾更加準確。
　　最后，本文設計并實現了藥物重定位檢索平臺，將研究工作的成果應用于實際項目中，對進一步開