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GMPNN:Drug-drug interaction prediction with learnable size-adaptive molecular substructures.

MPNN介绍

https://blog.csdn/oldmao_2001/article/details/113571930?spm=1001.2014.3001.5506
MPNN可看上面的这篇博客,我觉得这篇写得比较形象,需要注意的是,MPNN并不是一个模型,而是一类框架,其中心思想就是三个步骤1.消息传递 2.消息聚合 3.更新。

GMPNN

沿用了MPNN的思想,将化学键视作边,单向边
1.最开始的时候,每个节点仅仅具有自己的特征信息
2. MPNN的更新操作(不改变图结构,只更新信息)
3. 最终获得的还是节点的新的embedding,但是这个时候,已经不是纯粹的节点特征了,而是以该节点为中心的官能团结构特征。

案例介绍

如下图所示,左右两个预测值为0.99。右边的有羰基,灰色部分表示中心节点,(MPNN网络之后每个节点都包含的是以该节点为中心的子结构的信息)。
最后用两个药物的子结构信息来进行预测。

本文标签: InteractionpredictiondrugGMPNN