基于多视图图对比学习框架的抗癌药物反应预测方法及系统

本发明属于但不限于多组学数据预测技术领域，尤其涉及一种基于多视图图对比学习框架的抗癌药物反应预测方法及系统，组学‑图转化模块通过组学‑图转化算法将原始多组学数据转化为多视图图数据；去噪模块通过去噪算法对多视图图数据中的噪声进行处理；图对比学习框架利用STRING数据库中的基因相互作用信息，与处理后的多视图图数据进行对比；损失函数采用豪斯多夫相似性度量，以优化多视图图数据的表达；药物数据与细胞的多视图图数据共同输入到输出模块，通过GNN与全连接网络，输出预测结果。本发明可有效预测抗癌药物与癌症细胞的结合情况，提高预测准确性。