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A machine-learned computational functional genomics-based approach to drug classification

机译:一种基于机器学习的计算功能基因组学的药物分类方法

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摘要

The public accessibility of "big data" about the molecular targets of drugs and the biological functions of genes allows novel data science-based approaches to pharmacology that link drugs directly with their effects on pathophysiologic processes. This provides a phenotypic path to drug discovery and repurposing. This paper compares the performance of a functional genomics-based criterion to the traditional drug target-based classification.
机译:关于药物分子靶点的“大数据”的公共交易能力和基因的生物学功能允许新的数据科学对药理学的方法直接将药物与其对病理生理过程的影响联系起来。 这提供了药物发现和重新施加的表型途径。 本文比较了基于功能基因组学的基于药物目标的分类的基于功能基因组的标准的性能。

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