起源：上海交年夜生科院 2021-11-07 20:25

近日，上海交通年夜学性命迷信技术学院魏冬青课题组在生物信息学顶级刊物《Briefings in Bioinformatics》（IF：11.622）上颁发题为“MDF-SA-DDI： predicting drug–drug interaction events based on multi-source drug fusion， multi-source f

近日，上海交通年夜学性命迷信技术学院魏冬青课题组在顶级刊物《Briefings in Bioinformatics》（IF：11.622）上颁发题为“MDF-SA-DDI： predicting drug–drug interaction events based on multi-source drug fusion， multi-source feature fusion and transformer self-attention mechanism”的研讨论文。该论文提出了一种基于多源药物交融、多源特征交融和transformer自注意力机制的药物-药物互相作用(DDI)变乱预测办法——MDF-SA-DDI。性命迷信技术学院2021级硕士生林圣庚，博士后王艳菁和渥太华年夜学硕士生张凌峰为该论文的并列第一作者，性命迷信技术学院魏冬青传授和熊毅副研讨员为该论文的独特通信作者。

结合使用多种药物的次要成绩之一是：能够会惹起药物的不良互相作用和反作用，侵害身材。是以，预测潜在的药物互相作用十分紧张。然而，现有的预测办法年夜多只能预测两种药物是否互相作用，能预测两种药物互相作用变乱的办法很少。精确预测两种药物的互相作用变乱对研讨职员研讨两种药物的互相作用机制更有帮忙。本文提出了一种基于多源药物交融、多源特征交融和transformer自注意力机制的药物-药物互相作用(DDI)变乱预测办法——MDF-SA-DDI。MDF-SA-DDI次要由多源药物交融和多源特征交融两部门构成。起首，应用四种分歧的药物交融网络(孪生网络、卷积神经网络和两个分歧的自编码器)来得到药物的四种分歧的潜在特征向量对。然后，使用自注意力机制模块进行隐特征交融。论文在两个数据集上对三个分歧的工作进行了试验。在小数据集上，该模子在工作1上的AUPR和F1得分别离到达0.9737和0.8878，优于最新的办法。在集上，该模子对task 1的AUPR和F1评分别离到达0.9773和0.9117。在两个数据集的工作2和工作3中，该模子也取得了与最好的模子雷同或更好的性能。(100yiyao.com）

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