在本研究中,我们提出了一种使用生物网络的可解释药物重新定位框架 GraphIX,并定量评估了其可解释性。GraphIX 首先使用图神经网络从已知药物适应症和知识图谱中学习网络权重和节点特征,该图谱由三种类型的节点组成(但未给出节点类型信息):疾病、药物和蛋白质。对学习后特征的分析表明,通过基于图结构的学习过程可以区分模型之前不知道的节点类型。然后,GraphIX 根据学习到的权重和特征预测疾病与药物的关联,并计算位于预测疾病和药物邻域的节点的贡献值。我们假设模型贡献较高的邻近蛋白质节点对于理解实际药理作用也很重要。使用真实世界数据库定量评估蛋白质节点贡献的有效性表明,GraphIX 显示的高贡献蛋白质作为药物作用机制是合理的。 GraphIX 是一个基于证据的药物发现的药物重新定位框架,它可以向用户展示新的疾病 - 药物关联,并从庞大而复杂的知识库中识别出对理解其药理作用很重要的蛋白质。
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图 1.2-1 说明迭代过程的图表 22 图 1.2-2 Cigeo 项目开发,自 1991 年以来逐步整合安全性的迭代过程 - 关键里程碑 23 图 2.1-1 高放废物玻璃化废物包图像 31 图 2.2-1 Cigeo 的地面和地下设施图表 32 图 2.2-2 位于斜坡区域的建筑物地理周长图表 33 图 2.2-3 竖井区域的地理周长图表 34 图 2.2-4 不同区域和地面-底部连接的图像 35 图 2.3-1 ZIRA 的位置以及可能设有地面设施的区域 38 图 2.4-1 Cigeo 项目主要阶段图表 39 图 2.4-2 根据连续阶段显示施工工作和运营顺序的图表 40 图 3.2-1协调一致的操作安全和关闭后安全方法 46 图 3.2-2 解释用于识别和分析操作情况的方法的图表 50 图 1.4-1 当前的 ILW-LL 处置包模型 79 图 1.4-2 CS4 ILW-LL 处置容器,盖子用螺钉固定 82 图 1.4-3 铸造过程中和全尺寸原型上的容器底部图片。83 图 1.4-4 CS4 容器跌落测试演示 84 图 1.4-5 CS4 容器从 2.3 米高处跌落到其一角之前和之后(数值模拟结果和全尺寸原型结果) 85 图 1.4-6 密封、灌浆和仪表化的 CS4 容器,用于一小时 ISO 834 防火测试。测试前后全尺寸原型的状况。86 图 1.4-7 参考配方与聚丙烯纤维扩散特性 87 图 1.4-8 CS3、CS2 和 CS4 原型的制造步骤 88 图 1.5-1 当前 HLW 处置包模型 89 图 1.5-2 AVM 玻璃化废物串联处置包 92 图 1.5-3 R7-T7 处置包,右上方为抓握槽的详细视图。93 图 1.5-4 陶瓷垫上的蚀刻标记。93 图 1.5-5 跌落测试和氦气泄漏测试。94 图 1.5-6 对 HLW 容器进行的测试。95 图 1.6-1 用于 Cigeo 的初级包装知识的使用过程 98 图 1.6-2 与沥青污泥包装相关的安全标准 108 图 1.6-3 在经认可的防火测试实验室(法国工作人员)对包含四桶沥青废物的 CS4 包装进行的防火测试。109 图 2.1-1 钻孔 EST442,目标 Dogger。使用反循环潜孔锤进行钻孔(照片:Eric Poirot,Andra)118 图 2.1-2 Andra 实验室周围的地震反射勘测(照片:Véronique Paul,Graphix)118 图 2.1-3 将数据集成到地质模型中(照片:Patrice Maurein)119 图 2.2-1 该区域的地形图 120