2022/09/19 周一 21:33:45.09

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      source/_posts/BridgeDPI_ a novel Graph Neural Network for predicting drug–protein interactions.md

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### 2.2.2 Feature extraction of drugs ### 2.2.2 Feature extraction of drugs
在代表蛋白质之后,药物分子也需要被矢量化。类似地,我们还从药物分子中提取了局部视图和全局视图的特征。与蛋白质序列不同,药物分子是以原子为节点、以化学键为边的图形。这意味着类k-mer信息的统计不再适用。因此,我们选择了另一种全局视图的表示技术:分子指纹。分子指纹将药物分子编码成一系列二进制数字,其中隐含着一些子结构和拓扑信息(Rogers和Hahn,2010)。至于局部视图的表示,类似于蛋白质,我们也使用了一些CNN。首先,我们将药物的每个原子编码成一个75维的向量,其中包含原子和键的物理化学特征(Ramsundar等人,2019年)。然后,利用极大合并的细胞神经网络从75维向量中提取特征,并将提取的特征送入3层模糊神经网络,得到药物分子的最终局部特征。具体地说,对于具有ld原子的药物j,其最终表示dj 2 rdh定义为: 在代表蛋白质之后,药物分子也需要被矢量化。类似地,我们还从药物分子中提取了局部视图和全局视图的特征。与蛋白质序列不同,药物分子是以原子为节点、以化学键为边的图形。这意味着类k-mer信息的统计不再适用。因此,我们选择了另一种全局视图的表示技术:分子指纹。分子指纹将药物分子编码成一系列二进制数字,其中隐含着一些子结构和拓扑信息(Rogers和Hahn,2010)。至于局部视图的表示,类似于蛋白质,我们也使用了一些CNN。首先,我们将药物的每个原子编码成一个75维的向量,其中包含原子和键的物理化学特征(Ramsundar等人,2019年)。然后,利用极大合并的细胞神经网络从75维向量中提取特征,并将提取的特征送入3层模糊神经网络,得到药物分子的最终局部特征。具体地说,对于具有ld原子的药物j,其最终表示dj 2 rdh定义为:
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### 2.2.3 Bridge graph’s construction ### 2.2.3 Bridge graph’s construction

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