基于近邻注意力网络的“药物-靶标”相互作用预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110759813.9
IPC分类号：G16H70/40;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-07-06
申请人：
西北工业大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于近邻注意力网络的“药物-靶标”相互作用预测方法
申请号	CN202110759813.9	申请日期	2021-07-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-21	公开/公告号	CN113421658A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H70/40 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G16 特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H70/00 专门适用于医疗参考的处理或加工的ICT 〔2018.01〕 G16H70/40 涉及药物，例如其副作用或预期用法〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;7;0;/;4;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西北工业大学	申请人地址	陕西省西安市友谊西路127号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西北工业大学	当前权利人	西北工业大学
发明人	施建宇;赵鹏程;徐意;朱蓓
代理机构	西北工业大学专利中心	代理人	屠沛

摘要

本发明提出了一种基于近邻注意力网络的“药物‑靶标”相互作用预测方法，其中采用的预测模型为近邻注意力网络(NNAttNet)，通过构建药物对邻居的嵌入表示(DTPs)来解决这些问题，该预测方法使得药物与蛋白质相互作用具有可解释性，并且减少了DTI条目缺乏所带来的影响，以及为直推式预测和归纳式预测提供统一表示。此外，NNAttNet提供了一种基于注意力的关键特征选择，以便更准确地预测DTI，在基准数据集上对NNAttNet的评价表明，NNAttNet具有较好的DTI预测性能。

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