摘要
本发明公开了一种基于异构图神经网络和多组学的癌症药物反应预测方法,涉及癌症药物反应预测领域,其通过构建细胞‑药物异构图神经网络,并将异构图神经网络应用到癌症药物反应预测问题模型构建,能够有效地学习细胞系与癌症药物之间存在的复杂联系;并且融合多组学数据,从多组学角度全面地学习细胞系特征,使模型更符合生物学意义,具备更好的鲁棒性,提高了癌症药物反应预测的准确率。
技术关键词
细胞系
指纹特征
节点
药物
异构
组学特征
注意力
分子
消息
自动编码器
一维卷积神经网络
拷贝数
数据
标签
线性
表达式
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