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生物学(主に理論生物学)の論文を書くために読みます

DINIES:教師つき分析に基づく薬剤標的相互作用ネットワーク推定

Yoshihiro Yamanishi;...;Susumu Goto(2014.7, Nucleic Acids Res)[DINIES: drug–target interaction network inference engine based on supervised analysis]

 

理由

実験医学数理モデル特集の第4章18. 「データ駆動型の創薬」の参考文献

 

概要

DINIES(教師つき分析に基づく薬剤標的相互作用ネットワーク推定)は教師付きネットワーク推定の枠組みにおける様々な生物データ(化学構造、薬剤副作用、アミノ酸配列やタンパクドメイン)から未知の薬剤標的相互作用ネットワークを予測するWebサーバーである。DINIESの元祖は、不均一な生物学データとKEGGデータベースの互換性の統合における最先端の機械学習方法の予測にある。DINIESサーバーはタブ区切りのないファイルフォーマットにおける薬剤と標的タンパク質の"プロファイル"と事前に計算された類似マトリクス(もしくはカーネル)を受け入れる。予測モデルの学習のため訓練データを提出すると、使用者はKEGG DRUGデータベースでの既知の相互作用情報や、それら自身の相互作用データを選択できる。使用者は教師付きネットワーク予測のアルゴリズムを選択することもでき、多様なパラメーターの選択、不均一データ統合の重みを特定することができる。サーバーは生物学的経路や機能的階層、そしてヒト疾患のようなKEGGにおける有用な要素の統合的な解析を与えることも可能である。DINIESはGenomeNetにおけるゲノム解析の一つとして公に利用できる。

 

雑記

一月以上やってきた実験医学企画、堂々終了です。