Littérature scientifique sur le sujet « Drug Side Effect Prediction »
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Articles de revues sur le sujet "Drug Side Effect Prediction"
Hu, Baofang, Hong Wang et Zhenmei Yu. « Drug Side-Effect Prediction Via Random Walk on the Signed Heterogeneous Drug Network ». Molecules 24, no 20 (11 octobre 2019) : 3668. http://dx.doi.org/10.3390/molecules24203668.
Texte intégralSeo, Sukyung, Taekeon Lee, Mi-hyun Kim et Youngmi Yoon. « Prediction of Side Effects Using Comprehensive Similarity Measures ». BioMed Research International 2020 (28 février 2020) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2020/1357630.
Texte intégralKim, Jinwoo, et Miyoung Shin. « A Knowledge Graph Embedding Approach for Polypharmacy Side Effects Prediction ». Applied Sciences 13, no 5 (22 février 2023) : 2842. http://dx.doi.org/10.3390/app13052842.
Texte intégralArshed, Muhammad Asad, Shahzad Mumtaz, Omer Riaz, Waqas Sharif et Saima Abdullah. « A Deep Learning Framework for Multi Drug Side Effects Prediction with Drug Chemical Substructure ». Vol 4 Issue 1 4, no 1 (22 janvier 2022) : 19–31. http://dx.doi.org/10.33411/ijist/2022040102.
Texte intégralMohd Ali, Yousoff Effendy, Kiam Heong Kwa et Kurunathan Ratnavelu. « Predicting new drug indications from network analysis ». International Journal of Modern Physics C 28, no 09 (septembre 2017) : 1750118. http://dx.doi.org/10.1142/s0129183117501182.
Texte intégralZhao, Xian, Lei Chen, Zi-Han Guo et Tao Liu. « Predicting Drug Side Effects with Compact Integration of Heterogeneous Networks ». Current Bioinformatics 14, no 8 (13 décembre 2019) : 709–20. http://dx.doi.org/10.2174/1574893614666190220114644.
Texte intégralDuffy, Áine, Marie Verbanck, Amanda Dobbyn, Hong-Hee Won, Joshua L. Rein, Iain S. Forrest, Girish Nadkarni, Ghislain Rocheleau et Ron Do. « Tissue-specific genetic features inform prediction of drug side effects in clinical trials ». Science Advances 6, no 37 (septembre 2020) : eabb6242. http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.abb6242.
Texte intégralChen, Lei, Tao Huang, Jian Zhang, Ming-Yue Zheng, Kai-Yan Feng, Yu-Dong Cai et Kuo-Chen Chou. « Predicting Drugs Side Effects Based on Chemical-Chemical Interactions and Protein-Chemical Interactions ». BioMed Research International 2013 (2013) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2013/485034.
Texte intégralZhou, Mengshi, Yang Chen et Rong Xu. « A Drug-Side Effect Context-Sensitive Network approach for drug target prediction ». Bioinformatics 35, no 12 (14 novembre 2018) : 2100–2107. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/bty906.
Texte intégralShaked, Itay, Matthew A. Oberhardt, Nir Atias, Roded Sharan et Eytan Ruppin. « Metabolic Network Prediction of Drug Side Effects ». Cell Systems 2, no 3 (mars 2016) : 209–13. http://dx.doi.org/10.1016/j.cels.2016.03.001.
Texte intégralThèses sur le sujet "Drug Side Effect Prediction"
Wang, Chen. « High-throughput prediction and analysis of drug-protein interactions in the druggable human proteome ». VCU Scholars Compass, 2018. https://scholarscompass.vcu.edu/etd/5509.
Texte intégralBellón, Molina Víctor. « Prédiction personalisée des effets secondaires indésirables de médicaments ». Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEM023/document.
Texte intégralAdverse drug reaction (ADR) is a serious concern that has important health and economical repercussions. Between 1.9%-2.3% of the hospitalized patients suffer from ADR, and the annual cost of ADR have been estimated to be of 400 million euros in Germany alone. Furthermore, ADRs can cause the withdrawal of a drug from the market, which can cause up to millions of dollars of losses to the pharmaceutical industry.Multiple studies suggest that genetic factors may play a role in the response of the patients to their treatment. This covers not only the response in terms of the intended main effect, but also % according toin terms of potential side effects. The complexity of predicting drug response suggests that machine learning could bring new tools and techniques for understanding ADR.In this doctoral thesis, we study different problems related to drug response prediction, based on the genetic characteristics of patients.We frame them through multitask machine learning frameworks, which combine all data available for related problems in order to solve them at the same time.We propose a novel model for multitask linear prediction that uses task descriptors to select relevant features and make predictions with better performance as state-of-the-art algorithms. Finally, we study strategies for increasing the stability of the selected features, in order to improve interpretability for biological applications
Amanzadi, Amirhossein. « Predicting safe drug combinations with Graph Neural Networks (GNN) ». Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-446691.
Texte intégralVillafranca, Steven Wayne. « The effect of early psychostimulant treatment on abuse liability and dopamine receptors ». CSUSB ScholarWorks, 2005. https://scholarworks.lib.csusb.edu/etd-project/2824.
Texte intégralDiaz, Boada Juan Sebastian. « Polypharmacy Side Effect Prediction with Graph Convolutional Neural Network based on Heterogeneous Structural and Biological Data ». Thesis, KTH, Numerisk analys, NA, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-288537.
Texte intégralFör att minska dödligheten och sjukligheten hos patienter som lider av komplexa sjukdomar är det avgörande att kunna förutsäga biverkningar från polyfarmaci. Att experimentellt förutsäga biverkningarna är dock ogenomförbart på grund av det stora antalet möjliga läkemedelskombinationer, vilket lämnar in silico-verktyg som det mest lovande sättet att lösa detta problem. Detta arbete förbättrar prestandan och robustheten av ett av det senaste grafiska faltningsnätverken som är utformat för att förutsäga biverkningar från polyfarmaci, genom att mata det med läkemedel-protein-nätverkets komplexitetsegenskaper. Ändringarna involverar också skapandet av en direkt pipeline för att återge resultaten och testa den med olika dataset.
Zayed, Aref. « Development of ICP-MS assays for the study and prediction of the efficacy and side effects of Pt-based drugs in cancer chemotherapy ». Thesis, Loughborough University, 2012. https://dspace.lboro.ac.uk/2134/9446.
Texte intégralGauthier, Kelly J. « Length of Hospital Stay, Delirium and Discharge Status Outcomes Associated With Anticholinergic Drug Use in Elderly Hospitalized Dementia Patients ». VCU Scholars Compass, 2006. http://hdl.handle.net/10156/1704.
Texte intégralWinter, Lara. « Characterisation of the neurosteroid analgesic alphadolone ». Monash University, Dept. of Anaesthesia, 2004. http://arrow.monash.edu.au/hdl/1959.1/9669.
Texte intégralKucher, Kellie Lynn. « Effect of preweanling methylphenidate exposure on the induction, extinction and reinstatement of morphine-Induced conditioned place preference in rats ». CSUSB ScholarWorks, 2005. https://scholarworks.lib.csusb.edu/etd-project/2892.
Texte intégralGouws, Stephanus Andries. « The impact of hospital surveillance programmes on the incidence of adverse drug reaction reporting in a South African teaching hospital ». Master's thesis, University of Cape Town, 1989. http://hdl.handle.net/11427/27186.
Texte intégralLivres sur le sujet "Drug Side Effect Prediction"
J, Vaz Roy, et Klabunde Thomas, dir. Antitargets : Prediction and prevention of drug side effects. Weinheim : Wiley-VCH, 2008.
Trouver le texte intégralJ, Vaz Roy, et Klabunde Thomas, dir. Antitargets : Prediction and prevention of drug side effects. Weinheim : Wiley-VCH, 2008.
Trouver le texte intégralRoy, Kunal. Quantitative structure-activity relationships in drug design, predictive toxicology, and risk assessment. Hershey PA : Medical Information Science Reference, an imprint of IGI Global, 2015.
Trouver le texte intégralRachlis, Anita. Anti-retroviral treatment : Side effect management : report. [Ottawa] : Health and Welfare Canada, 1991.
Trouver le texte intégralDrug actions and interactions. New York : McGraw-Hill Medical, 2011.
Trouver le texte intégralPhysicians' guide to drug eruptions. New York : Parthenon Pub. Group, 1998.
Trouver le texte intégralGabriele, Cruciani, dir. Molecular interaction fields : Applications in drug discovery and ADME prediction. Weinheim : Wiley-VCH, 2005.
Trouver le texte intégralDetection of new adverse drug reactions. 3e éd. Basingstoke : Macmillan, 1992.
Trouver le texte intégralCutaneous side effects of drugs. Philadelphia : Saunders, 1988.
Trouver le texte intégralC, Talbot J. C., dir. The detection of new adverse drug reactions. 2e éd. Basingstoke : Macmillan, 1988.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Drug Side Effect Prediction"
Singh, Davinder Paul, Abhishek Gupta et Baijnath Kaushik. « Anti-Drug Response and Drug Side Effect Prediction Methods : A Review ». Dans Computational Intelligence and Data Analytics, 153–67. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-3391-2_11.
Texte intégralMigeon, Jacques. « Prediction of Side Effects Based on Fingerprint Profiling and Data Mining ». Dans Polypharmacology in Drug Discovery, 111–32. Hoboken, NJ, USA : John Wiley & Sons, Inc., 2012. http://dx.doi.org/10.1002/9781118098141.ch6.
Texte intégralVijayan, Alpha, et B. S. Chandrasekar. « Drug-Drug Interactions and Side Effects Prediction Using Shallow Ensemble Deep Neural Networks ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 377–87. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-2281-7_36.
Texte intégralSaad, Abdelrahman, Fahima A. Maghraby et Yasser M. Omar. « Predicting Drug Target Interaction by Integrating Drug Fingerprint and Drug Side Effect Using Machine Learning ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 281–90. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-14118-9_28.
Texte intégralVijayan, Alpha, et B. S. Chandrasekar. « An Ensemble BERT CHEM DDI for Prediction of Side Effects in Drug–Drug Interactions ». Dans International Conference on Innovative Computing and Communications, 569–81. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-3679-1_47.
Texte intégralBusatto, Anna, Jonathan Krauß, Evianne Kruithof, Hermenegild Arevalo et Ilse van Herck. « Electromechanical In Silico Testing Alters Predicted Drug-Induced Risk to Develop Torsade de Pointes ». Dans Computational Physiology, 19–29. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-25374-4_2.
Texte intégralKanji, Rakesh, et Ganesh Bagler. « A Generalized Partial Canonical Correlation Model to Measure Contribution of Individual Drug Features Toward Side Effects Prediction ». Dans Advances in Data Science and Management, 159–72. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-0978-0_15.
Texte intégralWiseman, E. H., et Y. Noguchi. « Limitations of laboratory models in predicting gastrointestinal toleration of oxicams and other anti-inflammatory drugs ». Dans Side-Effects of Anti-Inflammatory Drugs, 41–54. Dordrecht : Springer Netherlands, 1987. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-010-9775-8_3.
Texte intégralPinto, Diogo, Pedro Costa, Rui Camacho et Vítor Santos Costa. « Predicting Drugs Adverse Side-Effects Using a Recommender-System ». Dans Discovery Science, 201–8. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-24282-8_17.
Texte intégralAtias, Nir, et Roded Sharan. « An Algorithmic Framework for Predicting Side-Effects of Drugs ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 1–14. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-12683-3_1.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Drug Side Effect Prediction"
Sun, Chengcheng, Yi Zheng, Yan Jia et Liang Gan. « Drug Side-effect Prediction based on Comprehensive Drug Similarity ». Dans 2016 International Forum on Mechanical, Control and Automation (IFMCA 2016). Paris, France : Atlantis Press, 2017. http://dx.doi.org/10.2991/ifmca-16.2017.28.
Texte intégralJahid, Md Jamiul, et Jianhua Ruan. « An ensemble approach for drug side effect prediction ». Dans 2013 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/bibm.2013.6732532.
Texte intégralZheng, Yi, Shameek Ghosh et Jinyan Li. « An Optimized Drug Similarity Framework for Side-effect Prediction ». Dans 2017 Computing in Cardiology Conference. Computing in Cardiology, 2017. http://dx.doi.org/10.22489/cinc.2017.128-068.
Texte intégralLuo, Yifu, Qijun Liu, Wenjian Wu, Fei Li et Xiaochen Bo. « Predicting drug side effects based on link prediction in bipartite network ». Dans 2014 7th International Conference on Biomedical Engineering and Informatics (BMEI). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/bmei.2014.7002869.
Texte intégralZhang, Wen, Yanlin Chen, Shikui Tu, Feng Liu et Qianlong Qu. « Drug side effect prediction through linear neighborhoods and multiple data source integration ». Dans 2016 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/bibm.2016.7822555.
Texte intégralHu, Pengwei, Keith C. C. Chan, Lun Hu et Henry Leung. « Discovering second-order sub-structure associations in drug molecules for side-effect prediction ». Dans 2017 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/bibm.2017.8218013.
Texte intégralEtani, Noriko. « Prediction Model of Side Effect in Drug Discovery and its Implementation for Web Application ». Dans Annual International Conference on ICT : Big Data, Cloud and Security (ICT-BDCS 2015). Global Science and Technology Forum (GSTF), 2015. http://dx.doi.org/10.5176/2382-5669_ict-bdcs15.35.
Texte intégralYao, Wenjie, Weizhong Zhao, Xingpeng Jiang, Xianjun Shen et Tingting He. « MPGNN-DSA : A Meta-path-based Graph Neural Network for drug-side effect association prediction ». Dans 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/bibm55620.2022.9995486.
Texte intégralHu, Pengwei, Zhu-Hong You, Tiantian He, Shaochun Li, Shuhang Gu et Keith C. C. Chan. « Learning Latent Patterns in Molecular Data for Explainable Drug Side Effects Prediction ». Dans 2018 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/bibm.2018.8621121.
Texte intégralRozemberczki, Benedek, Stephen Bonner, Andriy Nikolov, Michaël Ughetto, Sebastian Nilsson et Eliseo Papa. « A Unified View of Relational Deep Learning for Drug Pair Scoring ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/777.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Drug Side Effect Prediction"
Johnson, Corey, Colton James, Sarah Traughber et Charles Walker. Postoperative Nausea and Vomiting Implications in Neostigmine versus Sugammadex. University of Tennessee Health Science Center, juillet 2021. http://dx.doi.org/10.21007/con.dnp.2021.0005.
Texte intégralWideman, Jr., Robert F., Nicholas B. Anthony, Avigdor Cahaner, Alan Shlosberg, Michel Bellaiche et William B. Roush. Integrated Approach to Evaluating Inherited Predictors of Resistance to Pulmonary Hypertension Syndrome (Ascites) in Fast Growing Broiler Chickens. United States Department of Agriculture, décembre 2000. http://dx.doi.org/10.32747/2000.7575287.bard.
Texte intégral