Biomedical Knowledge Graph Embedding with Capsule Network for Multi-label Drug-Drug Interaction Prediction

计算机科学 二元关系 二元分类 嵌入 二进制数 人工智能 关系(数据库) 机器学习 数据挖掘 理论计算机科学 支持向量机 数学 算术 离散数学
作者
Xiaorui Su,Zhu‐Hong You,De-Shuang Huang,Lei Wang,Leon Wong,Boya Ji,Bo-Wei Zhao
出处
期刊:IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering [IEEE Computer Society]
卷期号:: 1-1 被引量:68
标识
DOI:10.1109/tkde.2022.3154792
摘要

Drug-drug interaction (DDI) plays an important role in drug development and administration. Most of existing network-based computation models regard the DDI prediction as a binary classification problem and generate negative DDI samples randomly, but the binary classification is not in line with the real problem since there are dozens of types of DDI and randomly generating negative samples may introduce false-negative samples since the non-observed facts can be either false or just missing. To address the above limitations, we propose a new framework called KG2ECapsule that explicitly models the multi-relational DDI data based on biomedical knowledge graphs in an end-to-end fashion. It first generates high-quality negative samples based on the average number of tail entities and head entities for each relation to reduce false-negative samples to some extent. KG2ECapsule then refines the representations of entities by recursively propagating the embeddings from the attention-based receptive fields of entities. Empirical results on three biomedical knowledge graphs of different scales show that KG2ECapsule outperforms the state-of-the-art methods consistently in multi-label DDI prediction task and further studies verify the efficacy of both probability-based sampling strategy and non-linear transformation for modeling multi-relational data.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
F123456完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
虾仁炒饭发布了新的文献求助10
4秒前
6秒前
橘子海完成签到,获得积分10
6秒前
666发布了新的文献求助10
6秒前
万能图书馆应助搞怪熊猫采纳,获得10
7秒前
虚幻尔阳发布了新的文献求助10
8秒前
呵呵发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
枯蚀完成签到,获得积分10
9秒前
ergrsbf发布了新的文献求助20
10秒前
思源应助大方弘文采纳,获得30
11秒前
杜欣发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
UltraLuo发布了新的文献求助10
12秒前
15秒前
16秒前
玖文完成签到,获得积分10
17秒前
今后应助文献一搜就出采纳,获得10
17秒前
开心采白完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
张叮当完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
liu完成签到,获得积分10
20秒前
acffo完成签到 ,获得积分10
21秒前
小雨发布了新的文献求助10
22秒前
lqllll发布了新的文献求助10
22秒前
24秒前
27秒前
风清扬发布了新的文献求助10
29秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
30秒前
30秒前
xiaosuda75发布了新的文献求助10
30秒前
30秒前
30秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969557
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514377
关于积分的说明 11173836
捐赠科研通 3249692
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794979
邀请新用户注册赠送积分活动 875537
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804836