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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 intégralLiang, Haiyan, Lei Chen, Xian Zhao et Xiaolin Zhang. « Prediction of Drug Side Effects with a Refined Negative Sample Selection Strategy ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2020 (9 mai 2020) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2020/1573543.
Texte intégralSeo, Sukyung, Taekeon Lee et Youngmi Yoon. « Prediction of Drug Side Effects Based on Drug-Related Information ». Journal of Korean Institute of Information Technology 17, no 12 (31 décembre 2019) : 21–28. http://dx.doi.org/10.14801/jkiit.2019.17.12.21.
Texte intégralChen, Y. H., Y. T. Shih, C. S. Chien et C. S. Tsai. « Predicting adverse drug effects : A heterogeneous graph convolution network with a multi-layer perceptron approach ». PLOS ONE 17, no 12 (14 décembre 2022) : e0266435. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0266435.
Texte intégralZheng, Yi, Wentao Zhao, Chengcheng Sun et Qian Li. « Drug Side-Effect Prediction Using Heterogeneous Features and Bipartite Local Models ». Computers, Materials & ; Continua 60, no 2 (2019) : 481–96. http://dx.doi.org/10.32604/cmc.2019.05536.
Texte intégralNiu, Yanqing, et Wen Zhang. « Quantitative prediction of drug side effects based on drug-related features ». Interdisciplinary Sciences : Computational Life Sciences 9, no 3 (17 mai 2017) : 434–44. http://dx.doi.org/10.1007/s12539-017-0236-5.
Texte intégralLounkine, Eugen, Michael J. Keiser, Steven Whitebread, Dmitri Mikhailov, Jacques Hamon, Jeremy L. Jenkins, Paul Lavan et al. « Large-scale prediction and testing of drug activity on side-effect targets ». Nature 486, no 7403 (juin 2012) : 361–67. http://dx.doi.org/10.1038/nature11159.
Texte intégralPancino, Niccolò, Yohann Perron, Pietro Bongini et Franco Scarselli. « Drug Side Effect Prediction with Deep Learning Molecular Embedding in a Graph-of-Graphs Domain ». Mathematics 10, no 23 (1 décembre 2022) : 4550. http://dx.doi.org/10.3390/math10234550.
Texte intégralGuney, Emre. « Revisiting Cross-Validation of Drug Similarity Based Classifiers Using Paired Data ». Genomics and Computational Biology 4, no 1 (6 décembre 2017) : 100047. http://dx.doi.org/10.18547/gcb.2018.vol4.iss1.e100047.
Texte intégralHuang, Wei, Chunyan Li, Ying Ju et Yan Gao. « The Next Generation of Machine Learning in DDIs Prediction ». Current Pharmaceutical Design 27, no 23 (9 septembre 2021) : 2728–36. http://dx.doi.org/10.2174/1381612827666210127122312.
Texte intégralLim, Seungsoo, Hayon Lee et Youngmi Yoon. « Prediction of New Drug-Side Effect Relation using Word2Vec Model-based Word Similarity ». Journal of Korean Institute of Information Technology 18, no 11 (30 novembre 2020) : 25–33. http://dx.doi.org/10.14801/jkiit.2020.18.11.25.
Texte intégralYamanishi, Yoshihiro, Edouard Pauwels et Masaaki Kotera. « Drug Side-Effect Prediction Based on the Integration of Chemical and Biological Spaces ». Journal of Chemical Information and Modeling 52, no 12 (4 décembre 2012) : 3284–92. http://dx.doi.org/10.1021/ci2005548.
Texte intégralZhou, Mengshi, Chunlei Zheng et Rong Xu. « Combining phenome-driven drug-target interaction prediction with patients’ electronic health records-based clinical corroboration toward drug discovery ». Bioinformatics 36, Supplement_1 (1 juillet 2020) : i436—i444. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa451.
Texte intégralChe, Jingang, Lei Chen, Zi-Han Guo, Shuaiqun Wang et Aorigele. « Drug Target Group Prediction with Multiple Drug Networks ». Combinatorial Chemistry & ; High Throughput Screening 23, no 4 (19 mai 2020) : 274–84. http://dx.doi.org/10.2174/1386207322666190702103927.
Texte intégralMohanapriya, D., et Dr R. Beena. « Predicting Drug Indications and Side Effects Using Deep Learning and Transfer Learning ». Alinteri Journal of Agriculture Sciences 36, no 1 (17 mai 2021) : 281–89. http://dx.doi.org/10.47059/alinteri/v36i1/ajas21042.
Texte intégralMower, Justin, Devika Subramanian et Trevor Cohen. « Learning predictive models of drug side-effect relationships from distributed representations of literature-derived semantic predications ». Journal of the American Medical Informatics Association 25, no 10 (11 juillet 2018) : 1339–50. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocy077.
Texte intégralYao, Yuanzhe, Zeheng Wang, Liang Li, Kun Lu, Runyu Liu, Zhiyuan Liu et Jing Yan. « An Ontology-Based Artificial Intelligence Model for Medicine Side-Effect Prediction : Taking Traditional Chinese Medicine as an Example ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2019 (1 octobre 2019) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2019/8617503.
Texte intégralDykeman, J., M. Lowerison, P. Faris, N. Jette, N. Pillay, B. Klassen, A. Hanson, W. Murphy, P. Federico et S. Wiebe. « Prediction of Antiepileptic Drug Side Effects in Patients with Epilepsy (S06.007) ». Neurology 78, Meeting Abstracts 1 (22 avril 2012) : S06.007. http://dx.doi.org/10.1212/wnl.78.1_meetingabstracts.s06.007.
Texte intégralKanji, Rakesh, Abhinav Sharma et Ganesh Bagler. « Phenotypic side effects prediction by optimizing correlation with chemical and target profiles of drugs ». Molecular BioSystems 11, no 11 (2015) : 2900–2906. http://dx.doi.org/10.1039/c5mb00312a.
Texte intégralWilson, Jennifer L., Alessio Gravina et Kevin Grimes. « From random to predictive : a context-specific interaction framework improves selection of drug protein–protein interactions for unknown drug pathways ». Integrative Biology 14, no 1 (janvier 2022) : 13–24. http://dx.doi.org/10.1093/intbio/zyac002.
Texte intégralWang, Chen, et Lukasz Kurgan. « Review and comparative assessment of similarity-based methods for prediction of drug–protein interactions in the druggable human proteome ». Briefings in Bioinformatics 20, no 6 (8 août 2018) : 2066–87. http://dx.doi.org/10.1093/bib/bby069.
Texte intégralPaiman, Arif, Ahmad Mohammad et Mubashar Rehman. « Role of Computer Aided Drug Design in Modern Drug Discovery and Pharmacokinetic Prediction ». Global Drug Design & ; Development Review II, no I (30 décembre 2017) : 1–8. http://dx.doi.org/10.31703/gdddr.2017(ii-i).01.
Texte intégralHwang, Youhyeon, Min Oh et Youngmi Yoon. « Extraction of specific common genetic network of side effect pair, and prediction of side effects for a drug based on PPI network ». Journal of the Korea Society of Computer and Information 21, no 1 (30 janvier 2016) : 115–23. http://dx.doi.org/10.9708/jksci.2016.21.1.115.
Texte intégralPauwels, Edouard, Véronique Stoven et Yoshihiro Yamanishi. « Predicting drug side-effect profiles : a chemical fragment-based approach ». BMC Bioinformatics 12, no 1 (2011) : 169. http://dx.doi.org/10.1186/1471-2105-12-169.
Texte intégralYu, Liyi, Meiling Cheng, Wangren Qiu, Xuan Xiao et Weizhong Lin. « idse-HE : Hybrid embedding graph neural network for drug side effects prediction ». Journal of Biomedical Informatics 131 (juillet 2022) : 104098. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbi.2022.104098.
Texte intégralLee, Chun Yen, et Yi‐Ping Phoebe Chen. « Descriptive prediction of drug side‐effects using a hybrid deep learning model ». International Journal of Intelligent Systems 36, no 6 (mars 2021) : 2491–510. http://dx.doi.org/10.1002/int.22389.
Texte intégralJahid, Md Jamiul, et Jianhua Ruan. « Structure-based prediction of drug side effects using a novel classification algorithm ». International Journal of Computational Biology and Drug Design 9, no 1/2 (2016) : 87. http://dx.doi.org/10.1504/ijcbdd.2016.074985.
Texte intégralCHEN, Y. Z., Z. R. LI et C. Y. UNG. « COMPUTATIONAL METHOD FOR DRUG TARGET SEARCH AND APPLICATION IN DRUG DISCOVERY ». Journal of Theoretical and Computational Chemistry 01, no 01 (juillet 2002) : 213–24. http://dx.doi.org/10.1142/s0219633602000166.
Texte intégralIslam, Sk Mazharul, Sk Md Mosaddek Hossain et Sumanta Ray. « DTI-SNNFRA : Drug-target interaction prediction by shared nearest neighbors and fuzzy-rough approximation ». PLOS ONE 16, no 2 (19 février 2021) : e0246920. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0246920.
Texte intégralSun, Yifan, Yi Xiong, Qian Xu et Dongqing Wei. « A Hadoop-Based Method to Predict Potential Effective Drug Combination ». BioMed Research International 2014 (2014) : 1–5. http://dx.doi.org/10.1155/2014/196858.
Texte intégralXuan, Ping, Yangkun Cao, Tiangang Zhang, Xiao Wang, Shuxiang Pan et Tonghui Shen. « Drug repositioning through integration of prior knowledge and projections of drugs and diseases ». Bioinformatics 35, no 20 (13 mars 2019) : 4108–19. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz182.
Texte intégralLiang, Siqi, et Haiyuan Yu. « Revealing new therapeutic opportunities through drug target prediction : a class imbalance-tolerant machine learning approach ». Bioinformatics 36, no 16 (12 mai 2020) : 4490–97. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa495.
Texte intégralJaundoo, Rajeev, et Travis J. A. Craddock. « DRUGPATH : A New Database for Mapping Polypharmacology ». Alberta Academic Review 2, no 3 (15 octobre 2019) : 4. http://dx.doi.org/10.29173/aar92.
Texte intégralSachdev, Kanica, et Manoj K. Gupta. « A comprehensive review of computational techniques for the prediction of drug side effects ». Drug Development Research 81, no 6 (20 avril 2020) : 650–70. http://dx.doi.org/10.1002/ddr.21669.
Texte intégralSamizadeh, Mina, et Behrouz Minaei-Bidgoli. « Drug-target Interaction Prediction by Metapath2vec Node Embedding in Heterogeneous Network of Interactions ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 29, no 01 (février 2020) : 2050001. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213020500013.
Texte intégralKulemina, Lidia V., et David A. Ostrov. « Prediction of Off-Target Effects on Angiotensin-Converting Enzyme 2 ». Journal of Biomolecular Screening 16, no 8 (22 août 2011) : 878–85. http://dx.doi.org/10.1177/1087057111413919.
Texte intégralWang, Meng, Haofen Wang, Xing Liu, Xinyu Ma et Beilun Wang. « Drug-Drug Interaction Predictions via Knowledge Graph and Text Embedding : Instrument Validation Study ». JMIR Medical Informatics 9, no 6 (24 juin 2021) : e28277. http://dx.doi.org/10.2196/28277.
Texte intégralGao, Yu-Fei, Lei Chen, Guo-Hua Huang, Tao Zhang, Kai-Yan Feng, Hai-Peng Li et Yang Jiang. « Prediction of Drugs Target Groups Based on ChEBI Ontology ». BioMed Research International 2013 (2013) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2013/132724.
Texte intégralB, Nithya, et Anitha G. « Drug Side-effects Prediction using Hierarchical Fuzzy Deep Learning for Diagnosing Specific Disease ». International Journal of Engineering Trends and Technology 70, no 8 (31 août 2022) : 140–48. http://dx.doi.org/10.14445/22315381/ijett-v70i8p214.
Texte intégralZhao, Xian, Lei Chen et Jing Lu. « A similarity-based method for prediction of drug side effects with heterogeneous information ». Mathematical Biosciences 306 (décembre 2018) : 136–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.mbs.2018.09.010.
Texte intégralDomingo-Fernández, Daniel, Yojana Gadiya, Abhishek Patel, Sarah Mubeen, Daniel Rivas-Barragan, Chris W. Diana, Biswapriya B. Misra, David Healey, Joe Rokicki et Viswa Colluru. « Causal reasoning over knowledge graphs leveraging drug-perturbed and disease-specific transcriptomic signatures for drug discovery ». PLOS Computational Biology 18, no 2 (25 février 2022) : e1009909. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009909.
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