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预测药物-靶标相互作用是药物发现的关键。最近基于深度学习的方法表现出色，但仍存在两个挑战：（i）如何明确建模和学习药物与靶标之间的局部相互作用，以便更好地进行预测和解释；（ii）如何将预测性能推广到来自不同分布的新型药物-靶标对。在这项工作中，我们提出了 DrugBAN，这是一个具有域自适应功能的深度双线性注意网络 (BAN) 框架，用于明确学习药物与靶标之间的成对局部相互作用，并适应分布外的数据。DrugBAN 对药物分子图和靶蛋白序列进行预测，使用条件域对抗学习来对齐不同分布中学习到的相互作用表示，以便更好地推广到新型药物-靶标对。在域内和跨域设置下对三个基准数据集进行的实验表明，DrugBAN 在五个最先进的基线上实现了最佳整体性能。此外，可视化学习到的双线性注意图可以从预测结果中获得可解释的见解。
具有领域自适应性的可解释双线性注意网络可改善药物靶标预测
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