基于信息学方法识别药物相互作用中的关键药理组分
定量方法
2019-12-09 v1
摘要
药物相互作用（DDI）可引发严重药物不良反应，并对药物治疗构成重大挑战。近年来，基于信息学的方法正崭露头角用于DDI研究。本文旨在基于来自综合性DDI数据库DrugBank的大规模数据，识别DDI中的关键药理组分。以药理组分作为特征，采用逻辑回归进行DDI分类，重点搜寻最具预测性的特征，即识别关键药理组分的过程。使用以卡方统计量为排序准则的单变量特征选择，本研究表明前10%特征可达到与使用全部特征相当的分类性能。前10%特征被识别为关键药理组分。此外，它们在分类器中的特征系数量化了其重要性，该系数度量了DDI潜力，并为评估药理组分提供了新视角。
引用
@article{arxiv.1912.02964,
title = {An Informatics-based Approach to Identify Key Pharmacological Components in Drug-Drug Interactions},
author = {Jianyuan Deng and Fusheng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.02964},
year = {2019}
}
备注
Accepted to AMIA 2020 Informatics Summit