换一批图神经网络在药物-靶标预测领域的研究进展
Research Progress of Graph Neural Network in the Field of Drug-target Prediction
摘要药物-靶标预测是现代药物研发中至关重要的一个环节,它克服了传统药物研发中发现和验证药物-靶标对的高成本和周期长等问题.药物-靶标相互作用(DTI)预测和药物-靶标亲和力(DTA)预测都是药物-靶标预测的任务.预测药物-靶标相互作用,筛选出具有潜在相互作用的药物-靶标对,对药物重定位以及新药研发具有重要意义.预测药物-靶标亲和力对药物的设计和优化可起到辅助性作用.图神经网络(GNN)作为一种用于处理图结构数据的深度学习模型,它可有效地对同构网络或异构网络中的节点和边进行表示学习,现已被广泛应用于各种药物-靶标预测任务中.本文对图神经网络在药物-靶标预测领域的研究进展作一综述,以期为图神经网络在药物研发领域的进一步发展提供参考.
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关键词
药物-靶标预测药物-靶标相互作用药物-靶标亲和力图神经网络异构网络Drug-target predictionDrug-target interactionDrug-target affinityGraph neural networkHeterogeneous network
分类号
Q811（生物工程学仿生学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1006-1959.2025.08.036
发布时间
2025-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（62072154）
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