基于分子-基因相互作用约束图卷积网络的HBV抑制剂筛选方法

本发明提出了一种基于分子‑基因相互作用约束图卷积网络的HBV抑制剂筛选方法。针对传统药物发现方法在处理复杂生物学数据时的局限性，本发明基于所构建的抗HBV体外活性验证的化合物库、对应化合物关联的多个基因靶标及其互作网络，利用图卷积网络模型的图数据处理能力，构建了分子‑基因相互作用约束图卷积网络模型。该模型结合基因对应的靶标蛋白的相互作用矩阵、基因特征矩阵和化合物活性标签，有效预测化合物的生物活性类别。具体步骤包括数据处理、图数据生成、图卷积网络模型训练、超参数优化和模型评估。模型参数AUC值0.97，模型效果好。本发明为抗HBV药物的虚拟筛选提供了新的路径和思路，具有潜在的应用价值。