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Predicting mTOR Inhibitors with a Classifier Using Recursive Partitioning and Naïve Bayesian Approaches

机译:使用递归分区和朴素贝叶斯方法的分类器预测mTOR抑制剂

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摘要

BackgroundMammalian target of rapamycin (mTOR) is a central controller of cell growth, proliferation, metabolism, and angiogenesis. Thus, there is a great deal of interest in developing clinical drugs based on mTOR. In this paper, in silico models based on multi-scaffolds were developed to predict mTOR inhibitors or non-inhibitors.
机译:背景雷帕霉素的哺乳动物靶标(mTOR)是细胞生长,增殖,代谢和血管生成的主要控制者。因此,在开发基于mTOR的临床药物方面引起了极大的兴趣。在本文中,开发了基于多支架的计算机模拟模型来预测mTOR抑制剂或非抑制剂。

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