全文总字数：1476字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
利用开源数据库，搜集并整理相关药物-靶标数据；构建网络，提取基于网络拓扑属性的相关特征；基于网络嵌入及相关NLP知识，搭建训练模型，以获取对应网络节点的嵌入特征； 融合相关特征，结合机器学习算法、推荐算法，实现药物-靶标预测任务；验证预测结果的有效性，并与其他相关算法相对比。编程语言可选择Python，R，C/C 等。本选题具有一定难度，期待你的挑战！
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献（不少于3篇外文文献），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；2.认真填写周记，完成至少1500字开题报告；3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；4.完成系统的编码与调试；5.完成10000字以上的毕业论文；6.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；(2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；(3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；(4)2020/5/26—2020/6/5：准备答辩。
4. 主要参考文献
[1] CHEN X, YAN C C, ZHANG X T, et al. Drug-target interaction prediction: databases, web servers and computational models [J]. Briefings in Bioinformatics, 2016, 17(4): 696-712.[2] WANG L, YOU Z H, CHEN X, et al. A Computational-Based Method for Predicting Drug-Target Interactions by Using Stacked Autoencoder Deep Neural Network [J]. Journal of Computational Biology, 2018, 25(3): 361-73.[3] ANUSUYA S, KESHERWANI M, PRIYA K V, et al. Drug-Target Interactions: Prediction Methods and Applications [J]. Curr Protein Pept Sci, 2018, 19(6): 537-61.[4] LEE I, NAM H. Identification of drug-target interaction by a random walk with restart method on an interactome network [J]. Bmc Bioinformatics, 2018, 19[5] CHEN X, LIU M X, YAN G Y. Drug-target interaction prediction by random walk on the heterogeneous network [J]. Molecular Biosystems, 2012, 8(7): 1970-8.
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