Läkemedelslikhet har studerats för att stödja kliniska uppgifter i senare led, t.ex. nya egenskaper hos läkemedel (t.ex. biverkningar, indikationer, interaktioner) från kända egenskaper. Den ökande tillgången på nya typer av narkotikadrag ger möjlighet att lära sig en mer omfattande och korrekt narkotikalikhet som representerar hela spektrumet av underliggande narkotikarelationer. Det är dock svårt att integrera denna heterogena, bullriga, ickelinjära information för att lära sig exakta likhetsåtgärder, särskilt när det är ont om etiketter. Dessutom finns det en avvägning mellan exakthet och tolkningsbarhet. I detta dokument föreslår vi att man lär sig exakta och tolkningsbara likhetsåtgärder från flera olika typer av narkotikadrag. I synnerhet modellerar vi integrationen med hjälp av multi-vy graf auto-kodare, och lägga till uppmärksam mekanism för att bestämma vikterna för varje vy med avseende på motsvarande uppgifter och funktioner för bättre tolkningsbarhet. Vår modell har flexibel design för både halvövervakade och oövervakade inställningar. Experimentella resultat visade signifikant förbättring av prediktiv noggrannhet. Fallstudier visade också bättre modellkapacitet (t.ex. bädda in nodfunktioner) och tolkningsbarhet.
REF lär sig likheter mellan droger genom att integrera inbäddningar från en multi-view graf auto-encoder med hjälp av uppmärksamhetsmekanism.
Drug Similarity Integration Through Attentive Multi-view Graph Auto-Encoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}