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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2007 가을 학술발표 논문집 제34권 제2호(B)
발행연도
2007.10
수록면
17 - 21 (5page)

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Drug discovery is a long process with a low rate of successful new therapeutic discovery regardless of the advances in information technologies. Identification of candidate proteins is an essential step for the drug discovery and it usually requires considerable time and efforts in the drug discovery. The drug discovery is not a logical, but a fortuitous process. Nevertheless, considerable amount of information on drugs are accumulated in UniProt, NCBI, or DrugBank. As a result, it has become possible to try to devise new computational methods classifying drug target candidates extracting the common features of known drug target proteins. In this paper, we devise a method for drug target protein classification by using weighted feature summation and Support Vector Machine. According to our evaluation, the method is revealed to show moderate accuracy 85~90%. This indicates that if the devised method is used appropriately, it can contribute in reducing the time and cost of the drug discovery process, particularly in identifying new drug target proteins.

목차

요약
1. Introducntion
2. Material and methods
3. Validation and result
4. Discussion
5. Conclusion and future work
6. References

참고문헌 (0)

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