公开(公告)号：CN119580824A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411713540.4

申请日：2024-11-27

Applicant: 新疆大学

Inventor： 田学聪 ,  苏莹 ,  黄万华 ,  吕小毅

IPC: G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G16C20/70 ,  G06N3/042 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明为一种基于多尺度特征的DTA预测方法和模型。一种基于多尺度特征的DTA预测方法，包括以下步骤：将药物和靶点建模为无向图后，通过图神经网络学习，得药物和靶点的分子尺度特征；对所述的药物和靶点的二分网络，从网络尺度学习，得药物和靶点的网络尺度特征；将所述的药物的分子尺度特征和网络尺度特征、靶点的分子尺度特征和网络尺度特征进行动态融合后，输出预测结果。本发明所述的一种基于多尺度特征的DTA预测方法和模型，结合药物和靶点的分子结构尺度和相互作用网络尺度的多尺度方法去捕获特征信息，再通过特征自适应融合得到复合特征，提升DTA预测效果。