摘要
本发明公开了一种基于超图的协同药物预测方法,属于药物协同组合预测技术领域。该方法首先根据药物组合与细胞系的关系构建超图;其次使用超图节点编码器学习药物特征;接着使用超图超边编码器学习细胞系特征;然后将学习到的两个特征输入超图解码器重建超图计算损失以学习到最优的特征;最后将学习到的特征计算哈达玛积以进行链路预测。本发明能够在不使用任何药物和细胞系特征的前提下,提高协同药物组合预测的准确性,有助于为药物协同组合预测技术领域开阔新的视野。
技术关键词
药物预测方法
细胞系
组合预测技术
链接特征
线性模块
梯度提升树模型
编码器
样本
分类器训练
三元组
解码器
生成随机
偏差
节点
链路
标签
矩阵
元素
关系
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线性模块
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协同预测方法
细胞系
深度学习模型
药物子结构