面向 Covid-19 的药物重定位知识图谱分析
人工智能
2022-12-09 v1 机器学习
摘要
知识图谱（KG）用于以实体及实体间结构关系的形式表示数据。该表示可用于解决推荐系统与问答等复杂问题。本研究利用药物重定位知识图谱（DRKG）提出一组 COVID-19 候选药物。DRKG 是利用大量开源生物医学知识构建的生物知识图谱，用以理解化合物机制及相关生物功能。节点与关系嵌入通过知识图谱嵌入模型以及神经网络与注意力相关模型学习。通过更改模型目标，使用不同模型获得节点嵌入。这些嵌入随后用于预测候选药物是否有效治疗某疾病，或药物与疾病相关蛋白结合的可能性，后者可建模为两节点间的链接预测任务。RESCAL 在测试集上以 MR、MRR 与 Hits@3 衡量表现最佳。
引用
@article{arxiv.2212.03911,
title = {Analysis of Drug repurposing Knowledge graphs for Covid-19},
author = {Ajay Kumar Gogineni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.03911},
year = {2022}
}