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申请/专利权人：岱特智能科技(上海)有限公司
摘要：本发明提出了基于图神经网络的透析药物与血红蛋白的亲和力预测方法。建立透析药物的分子结构图表示，并将药物分子式转换为图形数据结构，其中每个原子由一个节点表示，每个化学键由一条边表示。使用自适应注意力图卷积神经网络对透析药物进行建模，学习和更新原子与边的特征。采用卷积神经网络对血红蛋白的氨基酸序列进行建模，以提取蛋白质的特征向量。使用双向注意力模块对从两种模型得到的透析药物特征和血红蛋白特征进行融合，计算药物到蛋白质和蛋白质到药物的注意力系数，并进行特征加权融合。利用回归分析类的神经网络预测透析药物与血红蛋白之间的亲和力。该方法能够有效提高亲和力预测的准确性，降低研发成本，具有广泛的应用前景。
主权项：1.基于图神经网络的透析药物与血红蛋白的亲和力预测方法，该方法包括以下步骤：S1：建立透析药物的分子结构图表示，将药物的分子式转换为图形数据结构，其中每个原子由一个节点表示，每个化学键由一条边表示；S2：使用自适应注意力图卷积神经网络对透析药物进行建模，该网络包括：S2-1：节点-边网络层，利用图注意力机制融合边两端原子的属性信息到边属性中；S2-2：边-边网络层，使用自适应注意力将从节点-边网络层获得的边属性和原子间的连接特征转换为边特征；S2-3：边-节点网络层，使用自适应注意力机制从边特征中学习并更新原子的特征；S3：采用卷积神经网络对血红蛋白的氨基酸序列进行建模，通过固定窗口大小的卷积层提取蛋白质的特征向量；S4：使用双向注意力模块对从步骤S2和步骤S3得到的透析药物特征和血红蛋白特征进行融合，其中该模块计算：S4-1：从药物到蛋白质和从蛋白质到药物的注意力系数；S4-2：使用这些注意力系数加权融合相应的特征向量，形成融合后的特征表示；S5：利用回归分析类的神经网络，基于步骤S4获得的融合特征，预测透析药物与血红蛋白之间的亲和力值，输出一个预测亲和力的数值。
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