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公开(公告)号：CN117558366A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311649627.5
申请日：2023-12-04
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G16C20/50 , G16C20/70 , G16C20/90 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于图对比学习的药物联合使用预测方法，涉及生物信息学技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、收集药物分子图和细胞系数据，对所述药物分子图进行图增强，对所述细胞系数据进行预处理；步骤2、用图卷积神经网络提取药物表示；步骤3、在所述药物分子图间实施对比学习；步骤4、训练药物联合使用预测模型；步骤5、评估所述药物联合使用预测模型。通过屏蔽节点特征和去除边缘的图增强策略，该模型学习分子内部的内在化学信息，并迫使模型学习分子参与各种反应之间的相关性，使得整体预测算法具有更好的泛化能力，同时避免由于过度拟合而导致的性能下降，并采用图卷积神经网络提取药物特征，对于新药预测的性能有较大提升。
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