一种基于Transformer架构的中药多靶标相互作用预测方法

本发明公开了一种基于Transformer架构的中药多靶标相互作用预测方法，步骤包括创建药物与靶标的交互标签；分别对中药成分数据和靶标蛋白质数据进行特征提取；将中药成分特征向量和靶标特征向量通过交叉注意力机制进行融合；将特征向量F和药物与靶标的交互标签创建数据集；构建并训练Transformer编码器；将待测药物‑靶标数据集输入到训练后的Transformer编码器中，输出每个靶标与中药成分发生相互作用的概率值，其中，中药成分与靶标相互作用的概率值大于预定阈值时，则判定存在相互作用；本发明提供了一种高效、准确的中药多靶标相互作用预测手段，有助于加速中药研究和新药开发过程。