一种融合网络拓扑信息的化合物-蛋白质相互作用预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202210491027.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114678081A | 公开（公告）日 | 2022-06-28 |
| 申请公布号 | CN114678081A | 申请公布日 | 2022-06-28 |
| 分类号 | G16C20/30（2019.01）I;G16B25/00（2019.01）I;G06K9/62（2022.01）I | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 刘宏生;于笑雪;张力;徐鑫 | 申请（专利权）人 | 辽宁大学 |
| 代理机构 | 沈阳杰克知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 110000辽宁省沈阳市沈北新区道义南大街58号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种融合网络拓扑信息的化合物‑蛋白质相互作用预测方法，包括以下步骤：步骤1：数据预处理；步骤2：构建相互作用网络，计算网络中每个节点的中心性度量；步骤3：对于数据集中每对化合物和蛋白质，使用基于共同邻居数的方法，计算化合物与蛋白质的相关性度量；步骤4：构建一个基于transformer的模型，将节点的中心性加到节点特征中。步骤5：将每对节点的相关性作为交叉注意模块中的偏置项。步骤6：利用全连接层输出预测概率。本发明考虑到了相互作用网络中的拓扑信息，将蛋白质和化合物本身的性质与相互作用网络的拓扑信息融合，有效地利用拓扑信息提高了化合物‑蛋白质相互作用预测的准确率。 |
