基于超图神经网络的药物-标靶相互作用预测方法

摘要

本发明提供基于超图神经网络的药物‑标靶相互作用预测方法，首先从公开数据库上搜集药物‑标靶相互作用信息作为数据集，将获得的数据集分为训练集和测试集，利用训练集中的数据构建用于建模的异质生物网络，然后对异质生物网络进行建模获得异质生物超图，根据获得的异质生物超图生成其对偶超图，再利用超图神经网络进行药物、标靶特征提取，生成药物嵌入和标靶嵌入，最后计算药物和标靶之间相互作用的概率。本发明技术方案将异质生物网络建模为超图，可以充分学习药物和标靶间的高阶复杂关系，带来更好的预测效果。