MolTrans使用教程

MolTrans使用教程

MolTrans MolTrans: Molecular Interaction Transformer for Drug Target Interaction Prediction (Bioinformatics) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MolTrans

1. 项目介绍

MolTrans是一个用于药物靶点相互作用预测的生物信息学开源项目。药物靶点相互作用（DTI）预测是计算机辅助药物发现的基本任务，由于需要在大量的药物化合物空间中进行实验性筛选，这一过程既耗时又成本高昂。近年来，深度学习在DTI预测方面取得了令人鼓舞的进展。然而，现有的分子表示学习方法往往忽略了DTI的子结构特性，导致结果不够准确且难以解释。MolTrans通过以下方式解决了这些局限性：1）采用知识启发的子结构模式挖掘算法和交互建模模块，以实现更准确和可解释的DTI预测；2）使用增强的Transformer编码器，更好地从大量未标记的生物医学数据中提取和捕捉子结构之间的语义关系。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

• Python 3.6及以上版本
• Jupyter Notebook（可选，用于运行示例笔记本）

安装依赖库：

pip install -r requirements.txt

运行示例笔记本：

jupyter notebook example.ipynb

或者直接运行训练脚本：

python train.py --task biosnap

其中--task参数可以是biosnap、bindingdb或davis，对应不同的数据集。

3. 应用案例和最佳实践

MolTrans在以下案例中表现出色：

• 预测未知药物与已知靶点的相互作用
• 预测已知药物与未知靶点的相互作用
• 在数据集不完整的情况下进行预测

最佳实践建议：

• 使用50个训练周期而非100个，因为通常50个周期足以收敛并获得良好的预测结果。
• 在训练前对数据进行预处理，包括填充缺失值、标准化和编码。

4. 典型生态项目

MolTrans可以作为以下生态项目的一部分：

• 药物再利用研究
• 疾病相关基因发现
• 生物分子网络分析

以上就是关于MolTrans开源项目的使用教程，希望对您的研究工作有所帮助。

MolTrans MolTrans: Molecular Interaction Transformer for Drug Target Interaction Prediction (Bioinformatics) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MolTrans