| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究方向与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 药物互作简述 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容与目标 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第16页 |
| 1.4 论文章节安排及内容 | 第16-19页 |
| 第2章 数据的提取及相似性度量的构建 | 第19-37页 |
| 2.1 数据收集及整理 | 第19-27页 |
| 2.1.1 Drugbank数据库 | 第19-22页 |
| 2.1.2 SIDER数据库 | 第22-25页 |
| 2.1.3 Uniprot数据库 | 第25-26页 |
| 2.1.4 KEGG数据库 | 第26-27页 |
| 2.2 相似性度量矩阵的计算 | 第27-35页 |
| 2.2.1 化学结构相似性 | 第28-29页 |
| 2.2.2 ATC相似性 | 第29-31页 |
| 2.2.3 GO相似性 | 第31-32页 |
| 2.2.4 靶点序列相似性 | 第32-34页 |
| 2.2.5 基于杰卡德相似性评分的相似性度量 | 第34-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 分类模型的训练及评估 | 第37-51页 |
| 3.1 分类器样本的选定 | 第37-43页 |
| 3.1.1 样本内容选择 | 第37-39页 |
| 3.1.2 正样本的选定 | 第39-42页 |
| 3.1.3 负样本的选定 | 第42-43页 |
| 3.2 分类器的构建 | 第43-47页 |
| 3.3 分类器训练及简单性能评估 | 第47-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 分类器性能综合评估 | 第51-63页 |
| 4.1 关于相似的化学结构是否会影响分类效果的验证 | 第51-52页 |
| 4.2 特征数量对分类效果的影响 | 第52-56页 |
| 4.2.1 删除部分特征对模型性能的影响分析 | 第52-54页 |
| 4.2.2 单特征构成的分类器分类效果分析 | 第54-55页 |
| 4.2.3 特征数量对分类器分类效果的综合分析 | 第55-56页 |
| 4.3 使用多数据源对分类效果的影响 | 第56-57页 |
| 4.4 基于实际预测工作的分类器性能分析 | 第57-61页 |
| 4.4.1 分类器训练工作 | 第57-59页 |
| 4.4.2 基于FAERS数据库的分类性能评估 | 第59页 |
| 4.4.3 基于医学规律的PD分类性能评估 | 第59-60页 |
| 4.4.4 基于实例的分类结果分析 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |