药学论文_基于深度学习与多层次信息融合的药

文章摘要:药物研发是非常重要但也十分耗费人力物力的过程。利用计算机辅助预测药物与蛋白质亲和力的方法可以极大地加快药物研发过程。药物靶标亲和力预测的关键在于对药物和蛋白质进行准确详细地信息表征。本文提出一种基于深度学习与多层次信息融合的药物靶标亲和力的预测模型，试图通过综合药物与蛋白质的多层次信息，来获得更好的预测表现。首先将药物表述成分子图和扩展连接指纹两种形式，分别利用图卷积神经网络模块和全连接层进行学习；其次将蛋白质序列和蛋白质K-mer特征分别输入卷积神经网络模块和全连接层来学习蛋白质潜在特征；随后将四个通道学习到的特征进行融合，再利用全连接层进行预测。本文在两个基准药物靶标亲和力数据集上验证了所提方法的有效性，并与其他已有模型作对比研究。结果说明本文提出的模型相比基准模型能得到更好的预测性能，表明本文提出的综合药物与蛋白质多层次信息的药物靶标亲和力预测策略是有效的。

文章关键词:药物靶标亲和力,药物,蛋白质,深度学习,多层次信息融合,

项目基金:国家重点研发计划（2020YFA0712402）,国家自然科学基金（61973190）,《分子科学学报》 网址: http://www.fzkxxbzz.cn/qikandaodu/2021/0827/1207.html