基于图注意力网络和简单循环单元的化合物-蛋白质交互预测
Compound-Protein Interaction Prediction Based on Graph Attention Network and Simple Recurrent Unit作者机构：河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046
出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)
年 卷 期：2021年第34卷第6期
页 面：522-531页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：化合物-蛋白质相互作用 图注意力网络 简单循环单元 门控循环单元 注意力机制
摘 要：现有基于深度学习的化合物-蛋白质交互预测方法未考虑数据的内部协变量偏移及序列数据的长距离依赖.针对此问题,文中提出基于图注意力网络和简单循环单元的化合物-蛋白质交互预测方法.利用图注意力网络-门控循环单元学习化合物分子的图级表示,利用多层简单循环单元学习氨基酸子序列的特征向量表示,结合多层前馈网络预测化合物-蛋白质的交互作用.实验表明,文中方法在2个公开数据集上的各项评估指标都有所提升,由此验证方法的有效性.
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