摘要：藥物與蛋白質間關聯性的研究,有助于藥物的重新定位和發現藥物新的使用途徑,是網絡藥理學的重要研究內容。應用現有網絡隨機游走算法預測藥物與蛋白質間新的關聯時,一般直接在藥物-蛋白質二分圖網絡內進行隨機游走,并且不斷重復此過程,這種方法效率很低,還會遺漏藥物-藥物相似性網絡和蛋白-蛋白相似性網絡中部分拓撲信息。鑒于此,本文提出一種異構網絡異步重啟隨機游走算法(DrugRestartWalkRandomPrediction,DRWRP),構建藥物-蛋白質異構網絡,深層次挖掘二者間潛在的關聯性。該算法分別在藥物相似性網絡、蛋白質相似性網絡以及藥物-蛋白質二分圖網絡中進行隨機游走,然后在網絡間不停跳轉,反復迭代后形成穩態概率向量,最終得到潛在最優關聯。仿真實驗表明,本文提出的算法可以有效預測藥物與蛋白質間新的關聯,多數預測結果獲得了文獻證據支持。