MSI-DTI: predicting drug-target interaction based on multi-source information and multi-head self-attention

计算机科学 药物重新定位 源代码 利用 交互信息 水准点(测量) 特征(语言学) 图形 人工智能 机器学习 鉴定(生物学) 数据挖掘 药品 理论计算机科学 地理 哲学 操作系统 精神科 大地测量学 统计 生物 植物 语言学 计算机安全 数学 心理学
作者
Wenchuan Zhao,Yufeng Yu,Guosheng Liu,Yanchun Liang,Xu Dong,Xiaoyue Feng,Renchu Guan
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:25 (3) 被引量:3
标识
DOI:10.1093/bib/bbae238
摘要

Abstract Identifying drug-target interactions (DTIs) holds significant importance in drug discovery and development, playing a crucial role in various areas such as virtual screening, drug repurposing and identification of potential drug side effects. However, existing methods commonly exploit only a single type of feature from drugs and targets, suffering from miscellaneous challenges such as high sparsity and cold-start problems. We propose a novel framework called MSI-DTI (Multi-Source Information-based Drug-Target Interaction Prediction) to enhance prediction performance, which obtains feature representations from different views by integrating biometric features and knowledge graph representations from multi-source information. Our approach involves constructing a Drug-Target Knowledge Graph (DTKG), obtaining multiple feature representations from diverse information sources for SMILES sequences and amino acid sequences, incorporating network features from DTKG and performing an effective multi-source information fusion. Subsequently, we employ a multi-head self-attention mechanism coupled with residual connections to capture higher-order interaction information between sparse features while preserving lower-order information. Experimental results on DTKG and two benchmark datasets demonstrate that our MSI-DTI outperforms several state-of-the-art DTIs prediction methods, yielding more accurate and robust predictions. The source codes and datasets are publicly accessible at https://github.com/KEAML-JLU/MSI-DTI.
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
谢家宝树完成签到,获得积分10
刚刚
哈哈哈完成签到,获得积分10
1秒前
3秒前
诚心的初露完成签到,获得积分10
3秒前
lyb完成签到 ,获得积分10
5秒前
风中方盒完成签到,获得积分20
5秒前
布丁圆团完成签到,获得积分10
6秒前
yikeshu完成签到,获得积分10
6秒前
Zoe完成签到 ,获得积分10
7秒前
9秒前
星辰大海应助do0采纳,获得10
10秒前
tt完成签到 ,获得积分10
11秒前
浅辰完成签到,获得积分10
12秒前
大气萤完成签到,获得积分20
13秒前
13秒前
我ppp完成签到 ,获得积分10
13秒前
14秒前
易燃物品完成签到,获得积分10
14秒前
Hello应助Ther采纳,获得10
16秒前
CherylZhao完成签到,获得积分10
17秒前
Galato发布了新的文献求助10
18秒前
颜愫完成签到,获得积分10
18秒前
安详向日葵完成签到 ,获得积分10
19秒前
拼搏的白云完成签到,获得积分10
19秒前
852应助hhh采纳,获得10
19秒前
李白白白完成签到,获得积分10
19秒前
王手完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
一人完成签到,获得积分10
21秒前
do0完成签到,获得积分10
22秒前
yar应助xlz110采纳,获得10
22秒前
NexusExplorer应助落寞凌波采纳,获得10
24秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
27秒前
123完成签到 ,获得积分10
27秒前
哈哈呵完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
Rylee完成签到,获得积分10
27秒前
Jiro完成签到,获得积分10
29秒前
我ppp发布了新的文献求助60
30秒前
31秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
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 4038368
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576068
关于积分的说明 11374313
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029