申请/专利权人：重庆医科大学

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746974A

主分类号：G16B15/30

分类号：G16B15/30;G16B40/00;G16B20/00;G16B30/10;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/042

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及药物作用预测技术领域，公开了基于异构注意力网络的中药成分靶点相互作用预测方法。首先，进行数据收集；再进行数据预训练嵌入，具体从预训练大生物模型构建成分和靶点的深层预训练嵌入；进一步整合双层异构网络，具体将成分与靶点的相互作用网络、成分相似性网络、以及靶点相似性网络整合到一个双层异构网络中，形成成分‑靶点双层异构网络；最后，整合异构注意力网络，具体通过图卷积网络学习异构网络中成分与靶点的交互，整合注意力机制构建异构注意力网络，形成中药成分‑靶点相互作用预测模型。本发明利用异构注意力网络学习成分与靶点在网络上的复杂交互，提升对成分—靶点相互作用的预测性能。

主权项：1.基于异构注意力网络的中药成分靶点相互作用预测方法，其特征在于，具体按以下步骤执行：S101:首先进行数据收集，具体从公开数据库平台收集中药成分和靶点数据，包括成分-靶点相互作用、成分SMILES序列、靶点蛋白质序列、成分SMILES序列的成分相似性、以及靶点蛋白质序列的靶点相似性数据；S102:进行数据预训练嵌入，具体从预训练大生物模型构建成分和靶点的深层预训练嵌入；S103:进行整合双层异构网络，具体将成分与靶点的相互作用网络、成分相似性网络、以及靶点相似性网络整合到一个双层异构网络中，形成成分-靶点双层异构网络；S104:进行整合异构注意力网络，具体通过图卷积网络学习异构网络中成分与靶点的交互，进行整合多头注意力机制构建异构注意力网络，形成中药成分-靶点相互作用预测模型，将多种成分和靶点的信息输入模型即得出成分-靶点相互作用数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆医科大学 基于异构注意力网络的中药成分靶点相互作用预测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD