公开(公告)号：CN116543852A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310317847.1

申请日：2023-03-29

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 滕志霞 ,  王云泽 ,  董本志 ,  汪国华

IPC: G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G16C20/90 ,  G16H70/40 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于暹罗结构与图对比学习的DDI预测方法，包括：收集药物‑药物相互作用文本数据以及药物的理化性质数据文件和靶向关系数据文件；提取药物的理化性质特征以及靶向关系特征，进行融合后获取基于药物理化性质与靶向关系的初始特征；计算药物‑药物相互作用邻接矩阵，结合初始特征构建药物‑药物相互作用异构图；将异构图输入到基于暹罗结构的图对比学习模型中，学习获得药物节点的嵌入特征；利用链路预测方法计算任意两个药物节点之间边的得分。本发明能够缓解当药物靶向关系特征和药物‑药物相互作用文本数据稀疏时难以单独使用、对模型性能产生影响的问题，提高了药物‑药物相互作用预测的准确率，可应用于识别药物之间潜在的相互作用。