一种基于知识图谱和多视图对比学习的药物反应预测方法

本发明涉及生物信息学技术领域，具体涉及一种基于知识图谱和多视图对比学习的药物反应预测方法，包括：获取药物反应信息和目标知识图谱，进而根据药物反应信息和目标知识图谱构建低阶、高阶视图；利用知识图注意力网络提取低阶、高阶视图中每个实体的嵌入表示，并进行迭代更新，生成目标生物实体的嵌入表示；在低阶视图和高阶视图中同时进行单个视图内和多个视图之间的对比学习任务来更新实体的嵌入表示；将更新后的嵌入表示进行非线性变换得到最终的嵌入表示，进而得到药物与癌细胞系间的反应预测结果。本发明通过注意力机制捕捉信息，利用多视图对比学习机制来探索更多高阶知识图谱信息，能准确预测细胞系对药物的反应。