基于混合编码-图神经网络的药物靶标相互作用预测方法  

作　　者：左乐 

机构地区：[1]延安大学

出　　处：《信息系统工程》2025年第3期4-7,共4页

摘　　要：药物—靶标相互作用预测在药物发现中起着至关重要的作用,在药物再利用等领域具有重要意义。但是传统的生物实验周期长且成本高,因此基于深度学习的预测方法备受关注。提出一种基于混合编码—图神经网络的药物靶标相互作用预测框架,对于药物表示,该框架采用图神经网络对药物分子图建模。对于靶标表示,使用不同的策略编码靶标序列信息。在公共数据集上取得较好的实验结果,表明模型预测药物靶标相互作用的有效性。

关 键 词：药物-靶标相互作用预测 图神经网络 深度学习 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] R969.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程]