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【中文期刊】 史赛如 孔舒 等 《数理医药学杂志》 2024年37卷2期 81-90页CA
【摘要】 目的 采用图注意力网络(graph attention network,GAT)预测人类微生物与药物之间的潜在关联.方法 选取三个常用的微生物-药物关联(microbe-drug associations,MDA)数据集(MDAD、aBio...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Mengdi Wang Xiujuan Lei 等 《药物分析学报（英文版）》 2025年15卷10期 2442-2456页SCIMEDLINEISTICCSCDCA
【摘要】 Computational approaches for predicting drug-target interactions(DTIs)are pivotal in advancing drug discovery.Current me...
【关键词】 Drug-target interaction(DTI)；Graph Transformer；Graph sample and aggregate(GraphSAGE)；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Yudong Yan Yinqi Yang 等 《药物分析学报（英文版）》 2025年15卷6期 1354-1369页SCIMEDLINEISTICCSCDCA
【摘要】 Drug repurposing offers a promising alternative to traditional drug development and significantly re-duces costs and tim...
【关键词】 Drug repurposing；Multi-view learning；Chemical-induced transcriptional profile；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈靖耀 李敬华 等 《世界科学技术-中医药现代化》 2025年27卷2期 420-430页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 提出一种使用图神经网络增强句嵌入的中医文献多标签分类方法,能够有效获取相似文章之间的关联,通过与文本语义信息的相互融合,提高分类性能.方法 获取论文句嵌入数据,建立中医文献异构网络,通过图神经网络GraphSAGE模型学习论文在异构网...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈紫豪 郭延哺 等 《南方医科大学学报》 2025年45卷11期 2394-2404页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 为解决药物-靶标相互作用预测中存在的高阶语义依赖建模不足、语义路径融合缺乏自适应性及节点特征过平滑等问题,提出一种基于多层语义与拓扑融合的异质图预测方法.方法 构建包含药物、蛋白质、副作用、疾病等多类实体的异质图网络,利用图嵌入技术获...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 孙连伟 连雪全 等 《医学信息》 2025年38卷8期 167-171页
【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...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李勇 冯俐 等 《计算机工程与科学》 2023年45卷9期 1701-1710页
【摘要】 从电子病历中自动提取有价值的信息并进行疾病辅助诊断,对于临床决策支持、智慧医院建设等都有重要的理论和实践意义.然而,电子病历中病症数据存在分布不平衡问题,导致辅助诊断中部分疾病的病历数据量不足;同时,传统方法忽略了病历的异构性和多源情境信息...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 晏峻峰 文志华 等 《数字中医药（英文版）》 2022年5卷4期 419-428页
【摘要】 目的 基于图卷积神经网络,构建《伤寒论》"症状-方剂-中药"异质图并探寻节点向量表示的最优学习方法.方法 从《伤寒论》含处方的条文中提取出症状、方剂、中药信息,构建"症状-方剂-中药"异质图,基于图卷积网络提出一种"症状-方剂-中药"异质图...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Hongfei Cui 《Quantitative Biology》 2023年11卷4期 451-470页
【摘要】 The information on host–microbe interactions contained in the operational taxonomic unit (OTU) abundance table can serve...
【关键词】 16S rRNA；graph embedding；heterogeneous information network；
- 概要：
- 方法：
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