# Drug-repositioning-by-integrating-target-information-through-a-heterogeneous-network-model
Drug repositioning is very important for current drug development, considering the high cost and long time of drug development. Drug
reporsitioning will at least skip the step of test drug toxity. In the paper, 'Drug-repositioning-by-integrating-target-information-
through-a-heterogeneous-network-model. 2014. Bioninformatics'. We put forward a heterogeneous network model by integrating drug-drug
similarity, target-target similarity, disease-disease similarity, known drug-target association and known drug-disease assocation. The code used are upload here.
reference:
Wenhui Wang, Sen Yang, Xiang Zhang, Jing Li. Drug repositioning by integrating target information through a heterogeneous network model. Bioinformatics. 2014
Wenhui Wang, Sen Yang, Jing Li. Drug target predictions based on heterogeneous graph inference. Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing. 2013
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通过异构网络模型整合目标信息进行药物重新定位附matlab代码.zip

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1.程序语言为matlab,程序可出预测效果图,迭代优化图,相关分析图,运行环境matlab2020b及以上。 2.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4.作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab算法仿真工作10年;擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验,更多仿真源码、数据集定制私信+。
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