Drug–Target Interaction Prediction

مشروع يهدف إلى التنبؤ بالتفاعلات بين الأدوية والأهداف البروتينية (Drug–Target Interaction) باستخدام تقنيات تعلم الآلة، مع تحليل أوجه التشابه بين المركبات والبيانات الحيوية.

بدأت بتجهيز وتنظيف البيانات، ثم بناء تمثيلات للدواء والبروتين واستخراج Features مناسبة للتدريب. استخدمت تقنيات مثل Molecular Fingerprints لتمثيل المركبات وAmino Acid Composition لتمثيل البروتينات، ثم طبقت معالجة للبيانات وتقسيمًا مناسبًا للتدريب والاختبار.

تم تدريب وتقييم نماذج Machine Learning للتنبؤ بالتفاعل، مع استخدام مقاييس مثل Accuracy وAUC وSensitivity وSpecificity لتقييم الأداء.

المشروع يجمع بين Machine Learning وBioinformatics بهدف بناء نموذج يساعد في تحليل العلاقات بين الأدوية والأهداف البروتينية والتعامل مع بيانات حيوية كبيرة.