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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种科尔莫戈洛夫GCN蛋白质配体亲和力预测方法，它将图神经网络与配体与蛋白质相互作用Drug‑TargetInteraction，DTI相关联，来预测DTI中此类亲和力。在预测亲和力时，在GCN堆叠之后引入科尔莫戈洛夫网络KAN，以有效地判别配体与蛋白质中哪些子序列更可能结合。该方法分别利用GCN提取配体和蛋白质分子抽象信息，使得蛋白质和配体相互作用的表征更高效。KAN将激活函数放在边缘权重上，并且使其可学习。于是，KAN的计算重新表述为先通过利用不同基函数来处理输入或者先对输入进行激活处理，然后对其输出进行线性组合。针对DTI，这种基于KAN的重新编码在虚拟筛选时保证GCN模型的表现力同时，还能够提升预测模型的可解释性和增强模型灵活性。
主权项：1.一种科尔莫戈洛夫GCN蛋白质配体亲和力预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取待预测的两种配体分子图和蛋白质图；利用GCN对两种待预测图进行编码，获取相应的嵌入向量；利用KAN代替传统的扁平层，以获取新扁平层；利用所提出与特征融合策略，来融合配体扁平层输出和蛋白质扁平层输出，以获得更新后的编码表示向量；将编码表示输入至任务相关的多个KAN线性层，最后输出损失将作为预测器指标，来评估到待预测蛋白质配体之间的相互作用关系；集成KAN子层的蛋白质配体亲和力预测系统设计需要权衡多种指标以获取优选的基于KAN的GCN方案。
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百度查询： 南京邮电大学 一种科尔莫戈洛夫GCN蛋白质配体亲和力预测方法
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