公开(公告)号：CN113140254B

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202110467829.2

申请日：2021-04-28

Applicant: 厦门大学

Inventor： 金淑婷 ,  刘向荣 ,  黄伟 ,  曾湘祥

IPC: G16B15/30

Abstract: 元学习药物‑靶点相互作用预测系统及预测方法，涉及药物与靶点相互作用。系统包括知识图谱构建模块、知识图谱特征获取模块和元学习药物‑靶点相互作用预测模型；知识图谱构建模块用于生成以药物和靶点为中心的知识图谱数据集；知识图谱特征获取模块用于学习药物、靶点及其邻域的特征信息；元学习药物‑靶点相互作用预测模型用于利用知识图谱嵌入模块获取的药物和靶点特征来辅助关联预测。通过将知识图谱构建模块生成的知识图谱输入至transR模型中获取节点的特征信息，选择每种关系的少量边输入至神经网络系统中预训练神经网络模型，少量要预测的关系类型的边对神经网络系统微调，学习要预测的关系类型特征信息。性能优异，高稳定，高精度。

公开(公告)号：CN113140254A

公开(公告)日：2021-07-20

申请号：CN202110467829.2

申请日：2021-04-28

Applicant: 厦门大学

Inventor： 金淑婷 ,  刘向荣 ,  黄伟 ,  曾湘祥

IPC: G16B15/30

Abstract: 元学习药物‑靶点相互作用预测系统及预测方法，涉及药物与靶点相互作用。系统包括知识图谱构建模块、知识图谱特征获取模块和元学习药物‑靶点相互作用预测模型；知识图谱构建模块用于生成以药物和靶点为中心的知识图谱数据集；知识图谱特征获取模块用于学习药物、靶点及其邻域的特征信息；元学习药物‑靶点相互作用预测模型用于利用知识图谱嵌入模块获取的药物和靶点特征来辅助关联预测。通过将知识图谱构建模块生成的知识图谱输入至transR模型中获取节点的特征信息，选择每种关系的少量边输入至神经网络系统中预训练神经网络模型，少量要预测的关系类型的边对神经网络系统微调，学习要预测的关系类型特征信息。性能优异，高稳定，高精度。