一种基于网络表征的抗新冠炎症药物发现方法

摘要

本发明属于计算机科学领域，公开了一种基于网络表征的抗新冠炎症药物发现方法。首先通过融合DrugBank、UniProt、HPRD、SIDER、CTD、NDFRT和STRING等多个数据库构建多源、异构、大规模的生物医药网络；然后，通过随机游走的方式在网络中进行序列采样构成网络序列库，利用Transformer的深层双向编码器表征技术对进行表征，得到每个节点的表征向量；利用归纳矩阵分解技术进行靶标‑药物相互作用预测，发现潜在的抗COVID‑19炎症药物，推理出相关药物的作用机理。本发明通过集成多源异构的信息，多样化的数据为药物研发提供了一个多层关联知识，进而提高了预测精度；其次，通过Transformer模型融合了多头注意力机制，可以不同程度的捕获网络节点之间的关联性与网络节点的物理距离，进而改善表征的性能。