近日，我中心刘昆宏教授团队一篇论文被Briefings in Bioinformatics (BIB) 期刊录用。BIB是生物信息学领域顶级期刊之一，属于中国计算机学会推荐列表的B类期刊，最新影响因子11.6。录用论文标题为An enhanced cascade based deep forest model for drug combination prediction，该研究由厦门大学信息学院2019级硕士生林伟平，天津大学硕士生武连莲、军事科学院军事医学研究院博士后张艺馨、博士生文昱琦，我中心刘昆宏老师，军科院何松老师、伯晓晨老师合作完成。
联合用药数据集普遍存在维度较高，特征冗余较大，样本分布不均衡且重要样本较为稀缺等问题。据此，本工作设计实现了基于增强级联结构的深度森林模型，在原有的基础上，引入由实时训练误差调整训练样本的机制，辅以相应的加权决策方法。实验证明该模型优于现有的对比算法，且该模型对于全新未知样本的预测结果也得到了生物实验的支持，后续分析也成功揭示或印证了关键基因的转录表达与联合用药协同作用之间的部分潜在联系。
