【摘 要】
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药物引起的肝损伤(DILI)是近50年来导致药物撤市的最主要原因,因此建立准确的计算机DILI预测模型具有重要的应用价值.最近几年,深度学习被证明具有强大的自动学习能力,已
【机 构】
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北京大学前沿交叉科学研究院定量生物学中心,北京,100871北京大学前沿交叉科学研究院定量生物学中心,北京,100871;北京大学化学与分子工程学院分子动态与稳态结构国家重点实验室,北京,100871
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药物引起的肝损伤(DILI)是近50年来导致药物撤市的最主要原因,因此建立准确的计算机DILI预测模型具有重要的应用价值.最近几年,深度学习被证明具有强大的自动学习能力,已经成功地被应用到多个领域.在本研究中,我们用深度学习技术发展了两个DILI预测模型,其中一个通过训练475个药物分子得到的模型,在预测198个外部药物分子时,得到了86.9％的准确率,82.5％的敏感性,以及92.9％的特异性,ROC曲线线下面积0.955,这个结果显著优于现有的其他DILI预测模型.
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