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公开(公告)号：CN118262785A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410357801.7
申请日：2024-03-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于层次图建模的蛋白质相互作用调节剂预测方法，它属于计算机与药物筛选的交叉技术领域。本发明解决了传统PPIM预测方法的准确率、效率低，以及复杂度高的问题。本发明利用图注意力网络在原子和官能团水平上学习给定化学结构的特征，克服了传统机器学习模型需要依赖人工筛选和提取分子特征的局限性，降低了预测方法的复杂度。并利用超图注意力网络聚集和转换两个层次的分子结构信息，克服了现有方法无法捕捉层次信息的问题。本发明通过捕获多尺度子结构模式，能够学习PPIM的有效表示，从而提高PPIM预测的准确性和效率，保证PPIM预测的有效性。本发明方法可以应用于蛋白质相互作用调节剂预测。
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