Matrix factorization with denoising autoencoders for prediction of drug-target interactions.

Sajadi, Seyedeh Zahra; Zare Chahooki, Mohammad Ali; Tavakol, Maryam; Gharaghani, Sajjad

Sajadi, Seyedeh Zahra; Zare Chahooki, Mohammad Ali; Tavakol, Maryam; Gharaghani, Sajjad.

Afiliación

Sajadi SZ; Department of Computer Engineering, Yazd University, Yazd, Iran.
Zare Chahooki MA; Department of Computer Engineering, Yazd University, Yazd, Iran. chahooki@yazd.ac.ir.
Tavakol M; Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands.
Gharaghani S; Laboratory of Bioinformatics and Drug Design (LBD), Institute of Biochemistry and Biophysics, University of Tehran, Tehran, Iran.

Mol Divers ; 27(3): 1333-1343, 2023 Jun.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35871213

Asunto(s)

Algoritmos; Aprendizaje Automático; Interacciones Farmacológicas; Proyectos de Investigación; Curva ROC

Palabras clave

Deep learning; Denoising autoencoder; Drugtarget interactions prediction; Hybrid model; Latent feature

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Mol Divers Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Irán

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