基于知识图谱嵌入、GNN和Bi-LSTM的抗癌药物协同预测方法

本发明提供一种基于知识图谱嵌入、GNN和Bi‑LSTM的抗癌药物协同预测方法，属于抗癌药物协同预测技术领域；为解决抗癌药物协同预测效果差的问题，采用的技术方案为：从数据库中分别获取药物、蛋白质、细胞系、组织相互作用的对应联系；根据上述对应关系构建知识图谱，基于不同药物组合的协同得分将所有的药物组合分组；基于药物组合分组结果以及构建的知识图谱，提取与药物或者细胞系存在交互的邻居实体集，构建知识图的注意力层，对邻居实体集中每个实体的初始实体嵌入表示进行迭代更新；将迭代更新产生的实体邻域结构作为输入，通过图神经网络提取高阶结构和语义关系，学习药物及其邻域表示；本发明应用于抗癌药物协同预测。