[發明專利]一種基于高效圖卷積的藥物靶標交互預測方法研究

在審

• 申請號: 202111344728.2
• 申請日: 2021-11-12
• 公開（公告）號: CN114023377A
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 王貴參;王紅梅;杜夢妍;郭放
• 申請（專利權）人: 長春工業大學
• 主分類號: G16B15/30
• 分類號: G16B15/30;G16B40/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于高效圖卷積的藥物靶標交互預測方法，其特點在于，包括如下步驟：

步驟S1：節點特征處理

根據4種藥物矩陣和3種蛋白質矩陣，通過隨機游走和主成分分析模型，獲得蛋白質和藥物特征矩陣。

2.步驟S2：圖結構處理

根據藥物和蛋白質交互的鄰接矩陣，將蛋白質交互圖處理成邊圖，并根據新的邊圖生成藥物靶標對特征矩陣。

3.步驟S3: 定義模型

定義模型結構，設置訓練參數。

4.步驟S4：訓練模型

將正向邊和負向邊劃分訓練集，驗證集和測試集，并輸入到模型中進行訓練。

5.步驟S5：評估模型

根據訓練結果求得損失，并每100輪輸出roc和pr的信息。

6.如權利要求1所述的基于高效圖卷積的藥物靶標交互預測方法，其特征在于：步驟S1中根據4種藥物交互矩陣和3種蛋白質交互矩陣，首先通過杰卡德相似系數聚合多種藥物和蛋白質信息，然后通過隨機游走模型獲得藥物和蛋白質特征矩陣，最后通過主成分分析模型對高維度矩陣進行降維，最終獲得125維的藥物和蛋白質特征。

7.如權利要求1所述的基于高效圖卷積的藥物靶標交互預測方法，其特征在于：步驟S2將首先根據藥物蛋白質鄰接矩陣構建異構藥物蛋白質圖，并根據邊之間的關系，構建異構藥物蛋白質對邊圖，最后根據新邊圖取得新圖的鄰接矩陣。

8.如權利要求1所述的基于高效圖卷積的藥物靶標交互預測方法，其特征在于：步驟S4首先根據鄰接矩陣獲取正向邊以及相同數量的負向邊，然后按照8:1:1的比例劃分訓練集，驗證集，測試集，最后將訓練集的邊信息和節點通過高效圖卷積層提取特征，通過全連接層獲得預測結果。