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公开(公告)号：CN111564186A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010216234.5
申请日：2020-03-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的图卷积药物对相互作用预测方法，包括：提取药物对数据样本，生成含训练集、验证集和测试集的数据集；构建数据集对应的知识图谱；建立GCN药物对相互作用预测模型，学习药物对中所含药物及其邻域的特征信息；将训练集的药物对数据样本输入到GCN药物对相互作用预测模型，训练GCN药物对相互作用预测模型；将训练结果优化损失函数后送入GCN药物对相互作用预测模型训练；经过迭代计算，完成GCN药物对相互作用预测模型的训练；将测试集中的药物对数据样本输入到GCN药物对相互作用预测模型得到测试结果；对所述测试结果进行分析得到预测结果。本发明提供的基于知识图谱的图卷积药物对相互作用预测方法及系统准确性高、训练耗时短。
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