基于元学习和子图匹配的靶蛋白药物结合预测方法

• 国民经济行业：信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／数据处理和存储服务
• 学科类别：电子、通信与自动控制技术／电子、通信与自动控制技术其他学科
• 权利人：上海交通大学

知识产权简介

本发明公开了一种基于元学习和子图匹配的靶蛋白药物结合预测方法，具体包括：S1、分别构建蛋白质图结构与药物小分子图结构；S2、将数据按蛋白质分组建立元学习训练任务，建立元学习训练框架并建立任务自适应的自注意力模型平衡各蛋白质任务对元模型的优化贡献；S3、基于图神经网络分别对蛋白质图结构与药物小分子图结构进行表征学习；S4、根据蛋白质图各节点表征，通过使蛋白质关键子图与结合作用的互信息最大，选取蛋白质关键子图，该子图通过自适应去除冗余节点，保留对预测任务有突出贡献的节点构成。S5、将蛋白质子图表征与药物小分子表征相结合，通过神经网络进行预测，得到该任务损失函数。S6、建立任务自适应的自注意力模型平衡各蛋白质任务子模型对元模型的优化贡献。S7、使用训练后的元模型对测试集新蛋白质样本进行微调，得到新蛋白质与药物结合评价结果。通过元学习与子图匹配相结合的训练方法，可以有效避免捷径学习，增强泛化效果，也解决了以往预测模型对新发现蛋白质难以预测的问题。