基于圖卷積和雙線性注意力網(wǎng)絡(luò)的藥物靶標(biāo)親和力預(yù)測(cè)

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摘要：藥物靶標(biāo)親和力預(yù)測(cè)在藥物研發(fā)中扮演著重要的角色。針對(duì)現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法大多忽略藥物分子的二維結(jié)構(gòu)信息、缺乏深層表征融合學(xué)習(xí)的問(wèn)題，提出了基于圖卷積和雙線性注意力網(wǎng)絡(luò)的藥物靶標(biāo)親和力預(yù)測(cè)模型（GBN_DTA）。該模型首先基于多層圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼藥物分子圖，同時(shí)結(jié)合1D-CNN 和雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）編碼靶標(biāo)序列；然后使用雙線性注意力網(wǎng)絡(luò)融合編碼后的藥物和靶標(biāo)特征，最終獲得親和力預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)。（剩余1458字）