一种基于图神经网络的药物靶点亲和力预测方法

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一种基于图神经网络的药物靶点亲和力预测方法
申请号:CN202411539537
申请日期:2024-10-31
公开号:CN119479784B
公开日期:2025-12-02
类型:发明专利
摘要
一种基于图神经网络的药物靶点亲和力预测方法,涉及一种药物靶点亲和力预测方法。为了解决现有方法存在药物靶点亲和力预测精度低的问题。本发明从药物原子图中学习药物全局特征;对正例蛋白质疏水图、正例蛋白质氢键图、正例蛋白质接触图提取氨基酸正例特征,进行融合池化得到氨基酸正例融合池化特征作为蛋白质全局特征;对药物原子图抽取子图得到药物子图特征作为药物局部信息;对正例蛋白质疏水图、正例蛋白质氢键图、正例蛋白质接触图抽取子图,得到蛋白质子图特征作为蛋白质局部信息。药物局部特征和药物全局特征拼接为药物特征,蛋白质局部特征和蛋白质全局特征拼接为蛋白质特征,二者拼接为药物‑蛋白质联合特征,用于药物靶点亲和力预测。
技术关键词
药物 亲和力预测模型 池化算法 池化特征 蛋白质特征提取 融合特征 注意力 疏水相互作用 节点特征 拼接方式 融合算法 数据获取单元 神经网络算法 特征提取单元 矩阵 列表
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