GraphDTA | 基于图卷积网络预测药物-靶标结合亲和力

作者 | 马腾飞 指导 | 曾湘祥教授 审稿 | 王建民 单位 | 湖南大学 研究方向 | 药物发现、生物医药大数据 1. 研究背景 现有的高通量筛选实验用于确定药物和靶标之间的生物活性是一个昂贵费时的步骤。因此，基于已经在临床实验中测量的相互作用，使用统计学和机器学习模型来估计新的药物-靶标的相互作用的强度是重要的替代方案。澳大利亚Deakin大学的Svetha Venkatesh课题组提出了G

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