基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藥物不良相互作用預(yù)測(cè)
發(fā)布時(shí)間:2021-11-24 16:47
藥物不良相互作用(Adverse Drug-Drug Interactions,DDIs)是指兩種或者兩種以上藥物同時(shí)或在一定時(shí)間內(nèi)先后應(yīng)用時(shí),在機(jī)體因素的參與下,藥物因彼此之間的交互作用而發(fā)生的藥動(dòng)學(xué)或(和)藥效學(xué)的變化。藥物不良相互作用是藥物治療中一個(gè)非常重要的風(fēng)險(xiǎn)因子,可能給患者帶來(lái)嚴(yán)重的副作用,甚至是死亡。雖然在藥物開(kāi)發(fā)階段會(huì)通過(guò)大量體內(nèi)和體外實(shí)驗(yàn)篩查出一些可能會(huì)發(fā)生不良藥物相互作用的組合,這個(gè)過(guò)程需要消耗巨大的成本,需要一定的試驗(yàn)周期。但是在藥物投入市場(chǎng)以后,由于人類生命體征的復(fù)雜性,仍有可能會(huì)出現(xiàn)大量新的副作用威脅著人類的身體健康和生命。隨著醫(yī)藥信息化快速發(fā)展和不斷完善,擁有了豐富的醫(yī)藥數(shù)據(jù)資源,人們開(kāi)始借助數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的手段在藥物設(shè)計(jì)和治療方案制定期間提前預(yù)測(cè)藥物之間的不良相互反應(yīng)。雖然已經(jīng)有許多計(jì)算性研究方法提出,但仍然存在一些問(wèn)題需要我們?nèi)ブ匾暫徒鉀Q。這些方法的局限性主要有(i)不能更好地應(yīng)對(duì)DDI這種高度不平衡數(shù)據(jù)(ii)大多是二階段而不是端到端的模型(iii)不能捕捉藥物之間的高階相似性(iv)不能預(yù)測(cè)出具體DDI類型。為了解決以上問(wèn)題,文章采取了圖(網(wǎng)絡(luò))...
【文章來(lái)源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-1圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類示意圖??
?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???泛?/?:?:?v::僅/??- ̄1、^一^;n;n#?一?\一,??\?—??w?—-?A?—\?/??\?Encodef?■零?零擊應(yīng)?Decoder?\?/??/—?::#:|:廠??[■—丨丨—■」?—??Input?graph?Output?graph??圖3-1基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鏈接預(yù)測(cè)圖??3.?2.?2問(wèn)題定義與模型具體細(xì)節(jié)??首先構(gòu)建圖G=?(V,E)用于編碼器來(lái)非線性學(xué)習(xí)圖中節(jié)點(diǎn)的鄰域信息,|V|=n??表示圖中共有n個(gè)節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種藥物,E為圖中邊的集合,表示圖中??所有的藥物-藥物相互作用關(guān)系。圖G用鄰接矩陣AeRWxW表示,經(jīng)過(guò)觀察得到??Ae{〇,l}WxA/,1表示已經(jīng)存在的邊,即己經(jīng)有的藥物-藥物相互作用,0表示沒(méi)??有相互作用的邊或者是未明確而等待去發(fā)現(xiàn)的邊,N表示藥物節(jié)點(diǎn)數(shù)。A中的行??向量用a表示,例如,我們用a,?表示矩陣A的第i行。藥物節(jié)點(diǎn)的特征信息用Xe??表示,F表示藥物特征向量的維數(shù)。在模型訓(xùn)練中出學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)信息??即鄰域信息外,加入節(jié)點(diǎn)的語(yǔ)義信息會(huì)增加學(xué)習(xí)到節(jié)點(diǎn)特征向量表示更加準(zhǔn)確。??加入節(jié)點(diǎn)單邊信息的鄰接矩陣用增廣矩陣^?+?^表示,X由(A,X)??串聯(lián)而成。自動(dòng)編碼器模型h?(A,X)的目標(biāo)是學(xué)習(xí)到節(jié)點(diǎn)的一系列低維隱層向量??表示ZE?x?D,然后在減小原始矩陣A和通過(guò)解碼器重構(gòu)的重構(gòu)矩陣A??的過(guò)程??中就可以得到一個(gè)近似重構(gòu)矩陣A?'??q其中表示了圖中第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的局部鄰居信息。自動(dòng)編碼器結(jié)構(gòu)在上執(zhí)行的??一系列非線性變換可以概括為兩部分:編碼器沒(méi)(叫):RW"*RD,和解碼器/(2,)??。我們堆
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本文編號(hào):3516381
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【部分圖文】:
圖2-1圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類示意圖??
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?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???4.2.2問(wèn)題定義??由上可知,我們將預(yù)測(cè)藥物對(duì)之間的不良相互作用定義為在異構(gòu)圖上的多關(guān)??系鏈接預(yù)測(cè)問(wèn)題,如圖4-2所示。異構(gòu)圖用G=?(V,/?)表示,|V|=n表示圖中??共有n個(gè)節(jié)點(diǎn)(包括藥物節(jié)點(diǎn)和蛋白質(zhì)節(jié)點(diǎn)),表示單個(gè)節(jié)點(diǎn);表示圖中??所有的邊,分別有藥物-藥物相互作用邊(包括不同的類型)、藥物-蛋白質(zhì)相互??作用邊和蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用邊。同時(shí),異構(gòu)圖中的節(jié)點(diǎn)都有自己的特征向??量信息。表示為Xl,x2,-,?xn。藥物不良相互作用預(yù)測(cè)的多關(guān)系預(yù)測(cè)是預(yù)測(cè)不同的??藥物之間的相互作用類型,即邊的具體類型,在圖G中的話,即預(yù)測(cè)給定的一組??藥物對(duì)(Vi,Vy),與一種藥物-藥物類型相對(duì)應(yīng)的邊rG/?,發(fā)生的??概率。在R-GCN?Autoencoder模型中,編碼器將每個(gè)實(shí)體%映射為實(shí)值向量ZiGRd,??解碼器依賴節(jié)點(diǎn)的表示重構(gòu)圖中的邊,也就是說(shuō),為每個(gè)三元組計(jì)算其??得分。??Node?feature?vector?II??O?Dru??圍?Y?圍??〇?Protein??圖4-1藥物及蛋白質(zhì)分子異構(gòu)圖??27??
本文編號(hào):3516381
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