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- [发明专利]一种基于RGDA-DDI的药物-药物相互作用预测方法-CN202310879163.0在审
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周长建;宋佳;张鑫;向文胜
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东北农业大学
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2023-07-18
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2023-10-10
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G16C20/30
- 本发明涉及人工智能与药物发现相关领域，具体来说，发明了一种基于RGDA‑DDI的药物‑药物相互作用(DDI)预测方法，用于解决现有DDI预测方法效果不理想的问题。该方法分为数据编码模块、特征融合模块和预测模块。其中数据编码模块由多个Residual‑GAT子模块组成，每个子模块都是由图注意力层，Normalize层和SAGPooling层构成，用于对输入的药物进行多尺度特征提取；特征融合模块是由两个双注意力机制(dual‑attention mechanism)子模块组合而成，用于多尺度药物特征融合；最后将融合后的特征输入到预测模块进行预测。该方法克服了现有DDI预测方法中缺少对多尺度药物特征进行建模以及缺乏对潜在的药物对(DDP)特征挖掘的缺点。通过实验验证，该方法的预测性能优于近期公开的药物‑药物相互作用预测方法。
- 一种基于rgdaddi药物相互作用预测方法
- [发明专利]一种基于TransVAE的药物-靶标结合亲和力预测方法-CN202310840256.2在审
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周长建;宋佳;李中正;向文胜
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东北农业大学
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2023-07-11
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2023-09-29
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G16B15/30
- 本发明涉及人工智能与药物发现相关领域，具体来说，发明了一种基于Transformer与变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)相结合的药物‑靶标结合亲和力(Drug‑Target binding Affinity,DTA)预测方法。用于解决目前公开的多数基于人工智能的DTA预测方法中存在的两个问题：1)大多方法只关注药物和靶标的特征表示，而忽略了到药物和靶标的子结构(Sub‑structure)对DTA预测结果的影响，即特征获取不够细粒度化；2)缺乏有效的特征融合方法，从而导致DTA预测效果不理想的问题。本发明结合Transformer与VAE两个模型的优势，分别对药物和靶标进行特征编码后再输入到本发明设计的注意力池化模块进行特征融合，最后输入到预测模块进行DTA预测。本发明可以应用于药物与靶标结合亲和力的预测。
- 一种基于transvae药物靶标结合亲和力预测方法
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