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Associative learning mechanism for drug‐target interaction prediction

CAAI Transactions on Intelligence Technology 2023年第4期8卷 1558-1577页

作者： Zhiqin Zhu Zheng Yao Guanqiu Qi Neal Mazur Pan Yang baisen cong College of Automation Chongqing University of Posts and TelecommunicationsChongqingChina Computer Information Systems Department State University of New York at Buffalo StateBuffaloNew YorkUSA Department of Cardiovascular Surgery Chongqing General HospitalUniversity of Chinese Academy of SciencesChongqingChina Emergency Department The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical UniversityChongqingChina Data Scientist Diagnostics Digital DH(Shanghai)Diagnostics Co.Ltd.Danaher CompanyShanghaiChina

As a necessary process of modern drug development,finding a drug compound that can selectively bind to a specific protein is highly challenging and *** drug‐target interaction strength in terms of drug‐target affinity(DTA)is an emerging and effective research approach for drug ***,it is challenging to model drug‐target interactions in a deep learning manner,and few studies provide interpretable analysis of *** paper proposes a DTA prediction method(mutual transformer‐drug target affinity[MT‐DTA])with interactive learning and an autoencoder *** proposed MT‐DTA builds a variational autoencoders system with a cascade structure of the attention model and convolutional neural *** not only enhances the ability to capture the characteristic information of a single molecular sequence but also establishes the characteristic expression relationship for each substructure in a single molecular *** this basis,a molecular information interaction module is constructed,which adds information interaction paths between molecular sequence pairs and complements the expression of correlations between molecular *** performance of the proposed model was verified on two public benchmark datasets,KIBA and Davis,and the results confirm that the proposed model structure is effective in predicting ***,attention transformer models with different configurations can improve the feature expression of drug/protein *** model performs better in correctly predicting interaction strengths compared with state‐of‐the‐art *** addition,the diversity of drug/protein molecules can be better expressed than existing methods such as SeqGAN and Co‐VAE to generate more effective new *** DTA value prediction module fuses the drug‐target pair interaction information to output the predicted value of ***,this paper theoretically proves that the proposed method maximises evidence lower bound

关键词： deep learning medical applications

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浅谈视频监控在石化安全领域的运用与探索

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工业安全与环保 2021年第1期47卷 36-38,83页

作者：任聪曾柏森王萌蔡庭阳李林龄中石化广元天然气净化有限公司四川苍溪628400 中国石油集团济柴动力有限公司成都压缩机分公司成都610000 中石化西南油气分公司成都610000

以天然气净化厂安全视频监控运用为实例,充分阐述了视频监控的分类、特点以及运用实效,对各类风险场景视频监控的应用配置进行了探讨,并针对问题和不足提出了措施建议,为视频监控在石化安全领域中的开发、运用、管理提供参考。

关键词：视频监控石化安全天然气净化

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