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对于癌症、心血管疾病等复杂疾病,采取组合用药克服耐药性和改善功效已成为标准治疗方案。鉴定药物组合标准的方法是进行体内或体外药物筛选实验,但这一过程很缓慢,代价高昂。各种高通量组学技术产生度量药物效应的各层次数据,使得从计算角度挖掘数据进而预测有效药物组合成为主流手段。针对有效药物组合的预测模型大多是利用单一机器学习模型建模。为获得更高的精度,提出一种新的有效药物组合预测方法。该方法充分利用5种不同层次的药物信息构建相似性特征,特别引入药物靶标的序列信息和功能信息,基于Stacking算法融合多个传统机器学习模型和最新的集成学习模型LightGBM。实验表明,该方法预测的AUC值为0.953,精度比单一机器学习模型有显著提升。 相似文献
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