在机器学习方法中,有关药物、靶点和已确认的DTI的数据被转换为用于训练预测模型的特征,而这些特征又被用于预测新药物与/或新靶点之间的相互作用。 这些研究的主要假设是,如果Drug d与Protein p有相互作用,则(i)与d结构相似的药物化合物也可能与p有相互作用,(ii)与p相似的蛋白质可能与Drug d相互作用,以及(iii)...
在机器学习方法中,有关药物、靶点和已确认的DTI的数据被转换为用于训练预测模型的特征,而这些特征又被用于预测新药物与/或新靶点之间的相互作用。 这些研究的主要假设是,如果Drug d与Protein p有相互作用,则(i)与d结构相似的药物化合物也可能与p有相互作用,(ii)与p相似的蛋白质可能与Drug d相互作用,以及(iii)...
在机器学习方法中,有关药物、靶点和已确认的DTI的数据被转换为用于训练预测模型的特征,而这些特征又被用于预测新药物与/或新靶点之间的相互作用。 这些研究的主要假设是,如果Drug d与Protein p有相互作用,则(i)与d结构相似的药物化合物也可能与p有相互作用,(ii)与p相似的蛋白质可能与Drug d相互作用,以及(iii)...