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药物-靶点相互作用预测旨在发现可作用于特定蛋白质的潜在药物，在药物重定位、药物副作用预测、多重药理学和耐药性的研究中都发挥着重要作用。我中心大数据部博士研究生张然在导师王学志研究员的指导下，构建了基于元路径的生物信息网络，并提出了一种基于transformer和层次图注意力网络的药物-靶点相互作用预测模型。该模型（MHTAN-DTI）将transformer引入到元路径实例聚合中以实现不同类型生物实体之间的特征传递，同时采用单语义和多语义注意力机制以捕获更丰富的药物与蛋白质特征，实验结果表明模型在两项评价指标上均取得了显著的性能改进。
该研究成果在国际顶尖生物信息学期刊《Briefings in Bioinformatics》上发表，该期刊是中国计算机学会CCF推荐的国际学术刊物B类期刊，导师为王学志研究员。
该研究工作得到中国科学院战略先导计划、中国科学院网络安全和信息化专项的支持。
责任编辑：郎杨琴
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