药物靶标预测技术在中药网络药理学中的应用(4)
4组合应用的靶标筛选
如前所述，无论是化学相似性搜索、药效团模型、分子对接、还是机器学习算法等，都存在不同的问题。因此将多个技术进行组合应用，逐渐成为一种趋势[35]。化学相似性搜索和药效团模型具有快速高效等优势，但精度不高。机器学习方法则很难直观地发现蛋白与配体之间相关性，且难以做到定量预测等。因此一般将这3种方法联合应用于初筛，能够快速地在庞大的靶标数据库中找出可能的药物靶点。而分子对接尽管精度较高，但耗用计算资源较多，且所需的准备工作以及对软件的操作都较为繁琐，这些都限制了分子对接的大规模应用，因此一般作为复筛方法对初筛获得的靶标进行确认，这样既能提高虚拟筛选的速度，又能保证其精度，是一种优势互补的药物-靶标筛选策略。
Tao等[36]结合类药性分析，口服生物利用度预测对收集的复方郁金方中化学成分进行初筛，随后采用随机森林和支持向量机算法将Drugbank数据库包含的6 511个化合物和3 987个蛋白质的数据集作为标准数据集进行训练 ......
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如前所述，无论是化学相似性搜索、药效团模型、分子对接、还是机器学习算法等，都存在不同的问题。因此将多个技术进行组合应用，逐渐成为一种趋势[35]。化学相似性搜索和药效团模型具有快速高效等优势，但精度不高。机器学习方法则很难直观地发现蛋白与配体之间相关性，且难以做到定量预测等。因此一般将这3种方法联合应用于初筛，能够快速地在庞大的靶标数据库中找出可能的药物靶点。而分子对接尽管精度较高，但耗用计算资源较多，且所需的准备工作以及对软件的操作都较为繁琐，这些都限制了分子对接的大规模应用，因此一般作为复筛方法对初筛获得的靶标进行确认，这样既能提高虚拟筛选的速度，又能保证其精度，是一种优势互补的药物-靶标筛选策略。
Tao等[36]结合类药性分析，口服生物利用度预测对收集的复方郁金方中化学成分进行初筛，随后采用随机森林和支持向量机算法将Drugbank数据库包含的6 511个化合物和3 987个蛋白质的数据集作为标准数据集进行训练 ......
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