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作品详情
我们开发了一种基于异构“图”卷积网络的新型“端到端”学习框架,用于“DTI”预测,称为端到端图。给定包含多种类型生物实体(即药物、蛋白质、疾病、副作用)的异构网络,EEG-DTI 使用基于图卷积网络的模型学习药物和靶标的低维特征表示,并根据学到的特征。在训练过程中,EEG-DTI以端到端的方式学习节点的特征表示。
作为共同作者完成对比方法的复现和测试。
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