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本发明属于计算机科学领域,公开了一种基于自监督图表征学习的药物重定位预测方法。首先探索发现生物异质网络中不同实体之间的多中心结构特征,并被用于元路径设计;其次,通过基于路径检测的自监督学习机制训练深度Transformer编码器,生成可以反映生物异质网络中全局信息的表征向量;同时,通过集成生物医学实体掩码任务来捕获网络节点之间的局部关联信息;最后,将来自不同任务模型的表征拼接起来作为特征向量,并利用传统的支持向量机模型预测生药物‑靶标的相互作用关系。本发明通过自监督图表征模型捕获了生物异质网络中
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113611356 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110865026.2 G16B 40/00 (2019.01)
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