GRTR: Drug-Disease Association Prediction Based on Graph Regularized Transductive Regression on Heterogeneous Network

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成果类型：

会议论文

作者：

GRTR: Drug-Disease Association Prediction Based on Graph Regularized Transductive Regression on Heterogeneous Network

通讯作者：

骆嘉伟

作者机构：

湖南大学

语种：

英文

关键词：

Transductive regression、Drug repositioning、 Drug-disease association 、Graph regularization 、 Heterogeneous network

期刊：

on Bioinformatics Research and

年：

2018

页码：

13-25

会议名称：

Bioinformatics Research and Applications. 14th International Symposium, ISBRA 2018

会议时间：

2018-06-08至2018-06-11

会议地点：

北京

DOI：

10.1007/978-3-319-94968-0_2

摘要：

Computational drug repositioning helps to decipher the complex relations among drugs, targets, and diseases at a system level. However, most existing computational methods are biased towards known drugs-disease associations alrea...

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