典型文献
基于有监督的多视角图神经网络的药物组合协同预测算法
文献摘要：
药物组合疗法在癌症治疗中具有重要应用价值.通过算法预测药物协同组合,可为生物学研究提供靶向指导,从而提高研究效率,降低实验成本.针对现有算法缺乏有效的药物互相作用建模方法、无法考虑细胞系之间的关系等问题,提出了一种基于多视角图神经网络的药物协同预测算法.首先,采用变分图自编码器来学习特定细胞系药物的向量表示;然后,通过多视角框架整合同一组织内其他细胞系的药物信息,提升药物表示向量的可靠性;最后通过引入已知的药物组合得分作为监督信号对模型进行监督训练,实现可靠的药物协同效果预测.在DrugComb数据集上的实验结果验证了本方法的有效性.
文献关键词：
药物协同;图神经网络;多视角;癌症细胞系
中图分类号：
作者姓名：
郝志峰;詹健明;蔡瑞初
作者机构：
广东工业大学计算机学院,广州510006;汕头大学理学院,广东汕头515063
文献出处：
引用格式：
[1]郝志峰;詹健明;蔡瑞初-.基于有监督的多视角图神经网络的药物组合协同预测算法)[J].计算机应用研究,2022(07):2020-2024,2057
A类：
药物组合疗法,DrugComb
B类：
有监督,多视角,图神经网络,预测算法,癌症治疗,重要应用,算法预测,药物协同,生物学研究,提高研究,法考,变分图自编码器,向量表示,框架整合,升药,分作,协同效果,效果预测,癌症细胞系
AB值：
0.293518
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