基于圖卷積和雙線性注意力網(wǎng)絡的藥物靶標親和力預測
摘要:藥物靶標親和力預測在藥物研發(fā)中扮演著重要的角色。針對現(xiàn)有預測方法大多忽略藥物分子的二維結(jié)構(gòu)信息、缺乏深層表征融合學習的問題,提出了基于圖卷積和雙線性注意力網(wǎng)絡的藥物靶標親和力預測模型(GBN_DTA)。該模型首先基于多層圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡編碼藥物分子圖,同時結(jié)合1D-CNN 和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(BiLSTM)編碼靶標序列;然后使用雙線性注意力網(wǎng)絡融合編碼后的藥物和靶標特征,最終獲得親和力預測分數(shù)。(剩余1458字)
試讀結(jié)束
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- 華東理工大學學報(自然科學版)
- 2024年04期
目錄
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