清华学者在《自然》子刊提出新算法 用于精准预测药物标靶

　　整理 | 常春藤

　　在知识高度专业化的今天，不同学科的交叉合作，会带来令人意想不到的发现。

　　9月18日，清华大学交叉信息学院曾坚阳课题组、药学院陈立功课题组与美国伊利诺伊大学香槟分校彭健教授研究组合作，开展的关于大规模异构网络中药物—标靶相互作用预测的论文发表在《自然•通讯》（Nature Communications）杂志上。

　　在这项研究中，研究者提出了一套新颖的预测药物—标靶相互作用的机器学习算法，预测并发现了新的药物—标靶基因相互作用关系，并且得到了湿实验验证。该工作对大规模生物数据整合及预测、药物开发与重新利用具有很大意义。