首页> 美国卫生研究院文献>Journal of Clinical Bioinformatics >A network flow approach to predict drug targets from microarray data disease genes and interactome network - case study on prostate cancer
【2h】

A network flow approach to predict drug targets from microarray data disease genes and interactome network - case study on prostate cancer

机译:从微阵列数据疾病基因和相互作用组网络预测药物靶标的网络流程方法-前列腺癌案例研究

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

BackgroundSystematic approach for drug discovery is an emerging discipline in systems biology research area. It aims at integrating interaction data and experimental data to elucidate diseases and also raises new issues in drug discovery for cancer treatment. However, drug target discovery is still at a trial-and-error experimental stage and it is a challenging task to develop a prediction model that can systematically detect possible drug targets to deal with complex diseases.
机译:背景技术用于药物发现的系统方法是系统生物学研究领域中的新兴学科。它旨在整合相互作用数据和实验数据以阐明疾病,并在用于癌症治疗的药物发现中提出新问题。然而,药物靶标的发现仍处于试错实验阶段,开发能够系统检测可能的药物靶标以应对复杂疾病的预测模型是一项艰巨的任务。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号