CN114649097B 一种基于图神经网络及组学信息的药物功效预测方法 （广州中医药大学(广州中医药研究院)）_第1页
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BiomarkerDiscovery.HTSTranscrlearninginbioinformatics:trmethodsandapplicati一种基于图神经网络及组学信息的药物功一种基于图神经网络及组学信息的药物功效预通过大数据处理方法整合海量的药物转录组数22)构建结构关系图：将统一化的转录组数据转3)节点学习表示：结合结构关系图表示学5.如权利要求1所述的药物功效预测方法，其更新时，构建的结构关系图为节点属性为三类的异构图G，根据Drug--BiologicalProcess--Drug及Drug--BiologicalProcess--Drug两条元路径将异构图G拆分成两张异3模型的筛选及体外药物筛选。二、计算机辅助药物设计，计算机辅助药物设计(computer[0004]但是上述药物筛选方法也存在一定的缺陷：例如表型筛选虽不依赖于药物的结方法依赖于蛋白质结构，而解析蛋白质结构的方法是主要通过X射线晶体学、NMR光谱学4[0007]本发明的目的在于克服上述现有技术的不足之处而提供一种基于图神经网络及[0016]首先是全面收集现有药物的信息，保证后续图神经网络的正常工作，拟在drug5[0022]作为本发明所述药物功效预测方法的优选实施方式，所述待测药物包括金合欢Drug(Vbp-down)两条元路径[0025]作为本发明所述药物功效预测方法的优选实施方式，选用HAN对节点特征进行聚合更新时，构建的结构关系图为节点属性为三类的异构图G，根据Drug--BiologicalProcess--Drug(Vbp-ap)及Drug--BiologicalProcess--Drug(Vbp-down)两条元路径将异构图6[0037]该实施例使用部分已上市药物转录组与待测化合物金合欢素(Acacetin)进行实[0040]③选用Metapath2Vec++的图学习表示方法，根据Drug--BiologicalProcess--Drug(Vbp-ap)及Drug--BiologicalProcess--Drug(Vbp-down)两条元路径(meta-path)对所有节点进行随机游走(randomwalk)，随机游走获得的序列作为训练语料使用。依照[0041]Metapath2Vec++是依据自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)中[0042]Metapath2Vec++则将对图结构按照语义关系(本实施例为药物与生物过程的关据②,本发明构建的图G为节点属性为三类的异构图G，依照③中两条meta-path将异构图G[0044]HAN是一种基于注意力机制学习异构图的图注意力网络(GraphAttention[0045]GCN图卷积网络将卷积运算从传统数据(例如图像)推广到图数据。其核心思想是[0046]GAT图注意力网络与图卷积网络不同的地方在于引入了注意力机制，是一种在聚合节点周围邻居节点特征的同时学习不同邻居节点的权重的方法，该权重就是注意力参7

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