机构名称：
¥ 1.0
摘要 在药物副作用发生之前进行预测是降低药物相关住院率和改善药物发现过程的关键任务。副作用的自动预测器通常无法处理药物的结构，从而导致信息丢失。近年来，图神经网络取得了巨大的成功，这要归功于它们能够利用图结构和标签所传达的信息。这些模型已被用于各种生物学应用，其中包括在大型知识图上预测药物副作用。利用编码药物结构的分子图代表了一种新方法，其中问题被表述为多类多标签图重点分类。我们开发了一种方法来执行此任务，使用递归图神经网络，并从可自由访问且完善的数据源构建数据集。结果表明，与以前可用的预测器相比，我们的方法在许多参数和指标下具有更好的分类能力。
一种深度学习方法来预测药物副作用……
主要关键词
相关文件推荐
