基于图卷积和双线性注意力网络的药物靶标亲和力预测

药物靶标亲和力预测在药物研发中扮演着重要的角色。针对现有预测方法大多忽略药物分子的二维结构信息、缺乏深层表征融合学习的问题,提出了基于图卷积和双线性注意力网络的药物靶标亲和力预测模型(GBN_DTA)。该模型首先基于多层图卷积神经网络编码药物分子图,同时结合1D-CNN和双向长短期记忆网络(BiLSTM)编码靶标序列;然后使用双线性注意力网络融合编码后的药物和靶标特征,最终获得亲和力预测分数。实验结果表明,该模型在DAVIS和KIBA数据集上的性能均优于其他6种主流方法,有效提升了预测准确率。