基于多信息融合的药物相互作用预测方法研究
黄安1
谢晓兰1
彭绍亮2
1.广西嵌入式技术与智能系统重点实验室 桂林 541006;桂林理工大学信息科学与工程学院 桂林 5410062.湖南大学信息科学与工程学院 长沙 410082
摘要：药物相互作预测对联合用药的安全性至关重要.目前已经有很多计算方法用于相互作用的预测.然而,这些方法通常局限于利用药物的相似性信息,而忽略了其他相关特征.因此,提出一种基于多信息融合的深度学习框架MDDI用于药物相互作用事件的预测.MDDI提取了药物化学分子结构、靶点、代谢酶和药物相似性多种药物特征帮助进行预测.DrugBank数据集上的实验结果显示,基于多信息融合的方法能有效提取药物的特征信息,具有更好的预测性能.
关键词：药物相互作用预测信息融合深度学习
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(62262011)广西自然科学基金项目(2021JJA170130)
论文发表日期：2025-10-20
在线出版日期：2026-01-16（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 2754-2759 )
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