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申请/专利权人：东北林业大学
摘要：本发明公开了基于等级多模态自注意力图神经网络的DTI预测方法，涉及药物研究技术领域，该基于等级多模态自注意力图神经网络的DTI预测方法包括以下步骤：利用卷积模块提取蛋白质序列特征及蛋白质2‑mer序列特征；利用卷积模块并结合图神经网络提取药物SMILES特征及药物分子图特征；对蛋白质序列特征、蛋白质2‑mer序列特征、药物SMILES特征及药物分子图特征进行多模态特征融合；将药物靶点对特征向量作为分类器的输入进行DTI预测。本发明综合了SMILES、药物分子图、蛋白质序列和2‑mer序列等多模态数据以帮助模型更好地理解和刻画药物和蛋白质的特征和相互作用关系。
主权项：1.基于等级多模态自注意力图神经网络的DTI预测方法，其特征在于，该基于等级多模态自注意力图神经网络的DTI预测方法包括以下步骤：S1、利用卷积模块提取蛋白质序列特征及蛋白质2-mer序列特征；S2、利用卷积模块并结合图神经网络提取药物SMILES特征及药物分子图特征；S3、对蛋白质序列特征、蛋白质2-mer序列特征、药物SMILES特征及药物分子图特征进行多模态特征融合；S4、基于多模态特征融合结果得到药物靶点对特征向量，并将药物靶点对特征向量作为分类器的输入进行DTI预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北林业大学 基于等级多模态自注意力图神经网络的DTI预测方法
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