-
公开(公告)号:CN119785874A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411829445.0
申请日:2024-12-12
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G16B15/30 , G16B40/20 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06F18/20 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于超图和主动学习的药物‑靶标相互作用预测方法,大致分为以下步骤:利用药物‑靶标已知关联、药物‑药物相互作用以及靶标‑靶标相互作用构建药物‑靶标邻接矩阵;根据药物‑靶标已知关联矩阵构造药物超图和靶标超图;将药物和靶标的初始特征嵌入分别输入双路径信息传递网络中,引入对比学习机制来优化表征;使用基于Transformer的语义特征融合模块来聚合局部特征和全局特征;将最终的节点特征输入到多层感知机来预测药物‑靶标相互作用;从负样本池中根据查询策略选择部分负样本,更新训练集。本发明在模型层面实现轻量化设计,提出了基于主动学习的负样本选择策略,通过不断迭代来优化训练集中的负样本,提高了模型性能。