基于图神经网络的药物-靶标相互作用预测研究  

Drug-target interaction prediction based on graph neural network

作　　者：王红梅[1] 郭真俊 张丽杰[1] WANG Hongmei;GUO Zhenjun;ZHANG Lijie(School of Computer Science & Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China)

机构地区：[1]长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春130012

出　　处：《长春工业大学学报》2021年第4期318-325,共8页Journal of Changchun University of Technology

基　　金：吉林省教育厅科学研究项目(JJKH20210752KJ)。

摘　　要：阐述基于图神经网络的药物-靶标相互作用预测问题的主要变体,并对各种变体的方法进行深入梳理与分析,对常用数据集进行整理与分析,最后对药物-靶标相互作用预测进行总结与展望。We briefly introduce the development history of graph neural network.The main variants of drug-target interaction prediction based on graph neural network are emphasized,and the methods of various variants are thoroughly combed and analyzed.The common datasets are sorted and analyzed.Finally,the prediction of drug-target interaction is summarized and prospected.

关 键 词：图神经网络 药物-靶标相互作用预测 数据集 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]