准确预测药物-靶点相互作用，江南大学提出深度学习融合GNN新方法MINDG

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来源：专知 本文 约1700字 ，建议阅读 5 分钟 江南大学研究团队提出了一种集成深度学习和图学习的多视图集成学习网络（MINDG）。 药物-靶点相互作用（DTI）预测在药物发现中发挥着重要作用。尽管药物靶点预测的智能计算方法受到了广泛关注，并取得了许多进展，但仍然是一项具有挑战性的任务，需要进一步的研究。 为了解决上述挑战， 江南大学研究团队提出了一种集成深度学习和图学习的多视图集成学习网络（MINDG）。 MINDG 结合图学习和深度学习来提取药物和蛋白质的内在结构信息，以及它们之间的外在关系信息。因此，与之前的方法相比，MINDG 提高了模型预测的性能。 相关研究以《MINDG: a drug–target interaction prediction method based on an integrated learning algorithm》为题，于 2024 年 3 月 14 日发布在《Bioinformatics》上。 GitHub 地址：https://github.com/jnuaipr/M ………………………………