【摘 要】
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预测药物与蛋白质的相互作用在新药物设计过程中,一直是一个重要的研究内容,然而采用传统的生物实验完成需要耗费大量的时间和物质成本。近年来,随着人工智能与大数据的不断发展,基于机器学习预测药物与蛋白质的相互作用的算法逐渐出现,但这些算法都存在不能大规模预测、预测精度低和所需先验信息难以获取等问题。为此,本文提出了基于图神经网络的蛋白质与药物/蛋白相互作用的预测算法,研究工作有以下3个内容:(1)为有效
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预测药物与蛋白质的相互作用在新药物设计过程中,一直是一个重要的研究内容,然而采用传统的生物实验完成需要耗费大量的时间和物质成本。近年来,随着人工智能与大数据的不断发展,基于机器学习预测药物与蛋白质的相互作用的算法逐渐出现,但这些算法都存在不能大规模预测、预测精度低和所需先验信息难以获取等问题。为此,本文提出了基于图神经网络的蛋白质与药物/蛋白相互作用的预测算法,研究工作有以下3个内容:(1)为有效提取药物与蛋白质的特征,研究Bert模型和CT方法用于提取蛋白质的特征,研究SMILES2Vec方法用于提取药物的特征。(2)为准确预测药物与蛋白质的相互作用,提出一个基于图神经网络的药物与蛋白质相互作用预测算法。目前已有的算法仅使用药物相似性或靶标蛋白的相似性信息来描述药物分子和蛋白质序列,并不能完全包含药物蛋白质相互作用的重要信息。为此,算法利用上述的研究方法,首先提取蛋白质与药物的特征,再融合了蛋白质的k-mer特征以及药物分子的FP特征。为验证算法的有效性,进行相关的实验对比。实验结果表明,本文提出的算法在药物与蛋白质的相互作用的预测准确率上高于现有的某些预测算法。(3)为预测蛋白质与蛋白质的相互作用,提出一个基于图神经网络的蛋白质与蛋白质相互作用的预测算法。该算法改进上述的算法模型,为解决维度不匹配问题增加了一个MLP层。此外,在算法中对蛋白质与蛋白质的相互作用进行打分及分类评价。实验结果表明,本文提出的算法在蛋白质与蛋白质相互作用的预测准确率上优于现有的预测算法,并且运算速度也大幅提高。
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