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机构名称：
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摘要。对药物，靶和疾病之间的相互作用进行建模在药物疾病中至关重要，并且对精确医学和个性化治疗具有重要意义。当前的方法经常考虑单独考虑药物目标或药物疾病的相互作用，而忽略了所有三个实体之间的依赖性。在人类代谢系统中，药物与细胞中的蛋白质靶标相互作用，影响靶向活性并随后影响生物学途径以促进健康功能和治疗疾病。超越二元关系并探索更紧密的三重关系对于理解药物的作用机理（MOA）至关重要。确定药物，靶标和疾病的异质性以及其独特的特征对于适当地对这些复杂相互作用进行建模至关重要。为了应对这些挑战，我们有效地在异质图中有效地对所有实体的互连性进行了建模，并开发了一种新型的异质图三重态注意网络（Hetrinet）。hetrinet在这种异质图结构中引入了一种新颖的三重三重注意力。除了成对关注是一个实体对另一个实体的重要性，我们将三重态的关注定义为模拟对在药物 - 靶标 - 挑战三重态三重态预测问题中对实体的重要性。对现实世界数据集的实验结果表明，Hetrinet的表现优于几个基线，表明其在发现新型的药物靶向疾病关系方面的熟练程度非常熟练。
arxiv：2312.00189v1 [cs.lg] 2023年11月30日
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