本發明屬于生物信息領域,具體涉及一種基于張量神經網絡的藥物?藥物相互作用(Drug?Drug Interaction,DDI)預測方法,該方法將藥物首先表示為不同的化學子結構的集合,通過構建子結構張量并建立張量神經網絡模型,利用此模型求解出化學子結構?化學子結構間的相互作用(substructure?substructure interaction,SSI),通過SSI來最終預測出DDI發生的概率。該方法具有可解釋性高,能預測藥物間相互作用的多種關系,可在冷啟動條件下進行預測的特點,能有效克服以往神經網絡DDI預測模型中難以解釋的缺陷,有助于臨床專家進行藥物間相互作用反應的解釋和新藥物的構建。
聲明:
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