[发明专利]一种基于深度学习的药物-药物不良反应预测方法在审
| 申请号： | 202211045611.9 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115410658A | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 苏家明;钱莹 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/50;G16C20/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的药物‑药物不良反应预测方法，其方法包括四个步骤：步骤一，利用带有注意力机制的消息传递网络来对药物结构信息进行编码；步骤二，利用相似性函数与自动编码器来对药物绑定蛋白进行编码；步骤三，将上述药物的不同特征进行拼接送入到由元路径启发的自适应学习模块中进行自适应学习元路径子图并进行图卷积操作获得到药物特征；步骤四，将药物特征送入到多层感知机中进行药物‑药物不良反应预测。本发明提出一种可以有效捕获药物‑药物不良反应特征的方法，解决了常规模型直接在相互作用网络上使用图神经网络容易混入噪声的问题，并且通过自适应学习到有效的特征信息，从而提高了药物‑药物不良反应预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 药物 不良反应 预测 方法 | ||
【主权项】：
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