[发明专利]基于多通道图卷积网络的药物靶标相互作用预测方法有效
| 申请号： | 202110154690.6 | 申请日： | 2021-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN112863693B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 汪国华;李洋;乔冠宇 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G16H70/40 | 分类号： | G16H70/40;G16B15/30;G16B40/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 张换男 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于多通道图卷积网络的药物靶标相互作用预测方法，它属于药物与靶标关系预测技术领域。本发明解决了现有方法依赖于手工所提取的特征不准确，导致的对药物靶标相互作用预测的准确性差的问题。本发明根据获得的药物特征矩阵和蛋白质特征矩阵构建药物蛋白对网络，并采用多通道图卷积网络对药物蛋白对网络中药物蛋白对之间的拓扑关系和药物蛋白对特征之间的邻近关系进行特征提取，得到拓扑关系嵌入和特征邻近关系嵌入，再对拓扑关系嵌入和特征邻近关系嵌入进行处理得到共同嵌入，最后使用注意力机制将拓扑关系嵌入、特征邻近关系嵌入和共同嵌入融合，将融合结果输入多层感知机对药物靶标关系进行预测。本发明可以应用于药物与靶标关系的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 图卷 网络 药物 靶标 相互作用 预测 方法 | ||
【主权项】：
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