国防科技大学
国防科技大学计算机学院
1007-130X
43-1258/TP
1973
计算机工程与科学
信息科技
月刊
1个月或4个月左右
100289次
42-153
湖南省长沙市
410073
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期刊荣誉
Caj-cd规范获奖期刊;
研究药物的相互作用DDI有助于临床用药与新药研发。现有的研究技术没有充分考虑药物知识图谱中药物实体与其他药物、靶标和基因等实体的拓扑结构,以及实体之间不同关系的语义重要性。针对这些问题,提出基于邻域关系感知的图神经网络模型NRAGNN预测药物的相互作用。首先,使用图注意力学习不同关系边的权重与特征表示,强化药物实体的语义特征;然后,生成药物实体周围不同层的邻域表示,捕获药物实体的拓扑结构特征;最后,将2种药物特征表示向量进行逐元素相乘得到药物相互作用分数。实验预测结果表明,提出的NRAGNN模型在KEGG药物数据集上的ACC、AUPR、AUC-ROC和F1指标分别达到了0.899 4,0.944 4,0.956 7和0.902 3,优于当前的其他模型。