Predicting drug-drug interactions using heterogeneous graph neural networks: HGNN-DDI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research centers on predicting drug-drug interactions (DDIs) using a novel approach involving graph neural networks (GNNs) with integrated attention mechanisms. In this method, drugs and proteins are depicted as nodes within a heterogeneous graph. This graph is characterized by different types of edges symbolizing not only DDIs but also drug-protein interactions (DPIs) and protein-protein interactions (PPIs). To analyze the chemical structures of drugs, we employ a pretrained model named ChemBERTa, which utilizes simplified molecular input line entry system (SMILES) strings. The similarity between drug structures based on their SMILES strings is determined using the RDkit tool. Our model is designed to establish and link heterogeneous graph neural networks, taking into account the DPIs and PPIs as key input data. For the final prediction of interaction types between various drugs, we use the Multi-Layer Perception (MLP) technique. This model's primary objective is to enhance the accuracy of DDI predictions by factoring in additional data on both drug-protein and protein-protein interactions. The forecasted DDIs are presented with associated probabilities, offering valuable insights to healthcare professionals. These insights are crucial for assessing the potential risks and advantages of combining different drugs, particularly for patients with diseases at different stages of progression.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle