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摘要：基于药物融合相关性数据及图卷积网络预测药物毒性方法，属于机器学习及药物化学与毒理基因组结合技术领域，解决如何提高药物毒性的预测效果的问题，本发明利用蛋白质相互作用网络得到药物间相关性，同时对药物进行化学结构进行分析，将药物间相关性与相似性进行结合，通过图卷积神经网络模型与基因表达数据进行特征提取与分类，从而得到预测结果；采用十二折交叉验证方法减少模型由于数据量小的问题；将构建模型与已存的药物毒性预测模型进行对比验证，试验结果表明本发明通过图卷积神经网络与基因表达数据进行特征提取与分类具有较高的预测准确率。
主权项：1.基于药物融合相关性数据及图卷积网络预测药物毒性方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对OpenTG-GATEs网站上的数据进行筛选，选取TG-GATEs数据库药物的毒性数据和每种药物相对应的基因表达数据，对基因表达数据进行标注，标记目标蛋白质、非目标蛋白质和药物靶点；步骤2、通过计算药物与蛋白质之间的紧密度、计算药物与药物之间的相关性、计算药物化学相似性，构建新药物相关性数据；步骤3、构建图卷积神经网络模型，采用十二折交叉验证确定训练集以及测试集，采用训练集对图卷积神经网络模型进行训练，采用测试集对训练好的图卷积神经网络模型进行测试并给出性能评价指标。
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百度查询： 天津大学合肥创新发展研究院 基于药物融合相关性数据及图卷积网络预测药物毒性方法
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