基于靶标识别的心脑血管潜在致病基因预测
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[摘要] 靶标识别是现代药物研发中的重要一环，针对具体疾病的靶标识别已经成为疾病新药研发的最重要问题。本文依照网络药理学的思想，采用复杂网络分析方法，构建了人类蛋白质反应网络和表型相似度网络，结合已知心脑血管相关靶标蛋白质，训练得到网络节点分类器，并以此预测新的潜在靶标。同以往的靶标发现方法相比，本文从一个新的角度对靶标识别问题重新建模求解。本文所提出的方法能够有效的预测心脑血管疾病潜在靶标基因，为新药研发提供有力的支撑。
[关键词] 靶标识别；网络药理学；网络节点分类；标签传播
1.背景
靶标识别是现代药物研发的前提条件。针对某种疾病的药物研发过程，往往是在确定了引起疾病的致病基因以后，然后有针对性的筛选可以作用于这种基因的化合物，以生产可用于临床使用的新型药物。近几年，网络药理学[1-2]已经逐步取代了以往“一种基因对应一种疾病，对应一种药物”的传统新药研发思想，成为新药研发理论方法的一个研究热点[3-5]。网络药物学是在系统生物学和多向药理学快速发展的基础上建立起来的，它是在生物网络中各生物实体(疾病、表型、基因、靶标、药物等)相互作用的基础上，通过网络分析方法，观察药物对生物网络的作用和影响，使药物的研发更能针对疾病的实际情况，提高研发成功率。
网络药理学的兴起使得基于网络分析的靶标发现、预测方法研究引起了越来越多的关注。生物网络中蕴含了大量的有用信息，如蛋白质反应网络中包含了新陈代谢、疾病过程等生物过程的分子机制信息[6]；人类表型相似性网络包含了表型相关信息；人类在线孟德尔遗传则包含了可遗传或遗传性的疾病-基因关联关系[7-8] ......
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