摘要：藥物與蛋白質(zhì)間關(guān)聯(lián)性的研究,有助于藥物的重新定位和發(fā)現(xiàn)藥物新的使用途徑,是網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)的重要研究內(nèi)容。應(yīng)用現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)游走算法預(yù)測藥物與蛋白質(zhì)間新的關(guān)聯(lián)時(shí),一般直接在藥物-蛋白質(zhì)二分圖網(wǎng)絡(luò)內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)游走,并且不斷重復(fù)此過程,這種方法效率很低,還會(huì)遺漏藥物-藥物相似性網(wǎng)絡(luò)和蛋白-蛋白相似性網(wǎng)絡(luò)中部分拓?fù)湫畔?。鑒于此,本文提出一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)異步重啟隨機(jī)游走算法(DrugRestartWalkRandomPrediction,DRWRP),構(gòu)建藥物-蛋白質(zhì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),深層次挖掘二者間潛在的關(guān)聯(lián)性。該算法分別在藥物相似性網(wǎng)絡(luò)、蛋白質(zhì)相似性網(wǎng)絡(luò)以及藥物-蛋白質(zhì)二分圖網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行隨機(jī)游走,然后在網(wǎng)絡(luò)間不停跳轉(zhuǎn),反復(fù)迭代后形成穩(wěn)態(tài)概率向量,最終得到潛在最優(yōu)關(guān)聯(lián)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的算法可以有效預(yù)測藥物與蛋白質(zhì)間新的關(guān)聯(lián),多數(shù)預(yù)測結(jié)果獲得了文獻(xiàn)證據(jù)支持。