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
Drug synergy prediction algorithm based on supervised multi-view graph neural network
1. 广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
2. 汕头大学 理学院, 广东 汕头 515063
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。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61876043,61976052)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.01.0004
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2020-2024,2057
文章编号: 1001-3695(2022)07-015-2020-05
发布历史
[2022-03-08] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版
引用本文
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, 39 (7): 2020-2024,2057. (Hao Zhifeng, Zhan Jianming, Cai Ruichu. Drug synergy prediction algorithm based on supervised multi-view graph neural network [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2020-2024,2057. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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