基于变分编码的药物靶标结合性预测方法

本发明公开了一种基于变分编码的药物靶标结合性预测方法，属于生物信息学领域。本发明通过双阶段耦合的端到端的神经网络，实现对药物和靶标特征的高效提取、药物和靶标特征的潜在特征空间构建以及其相互作用关系的预测。该模型主要由两个阶段构成，在第一阶段通过变分压缩和提取特征，获得药物和靶标特征的潜在表示，在第二阶段通过上下采样综合的深度神经网络重构药物靶标作用矩阵。通过该架构，能够有效整合药物的化学特征与靶标的生物学特征，提升互动关系预测的准确性。本发明同时为生物学大数据的深入分析提供了一种新颖而高效的解决方案。