基于图神经网络的药物靶点相互作用预测

基于图神经网络的药物-靶点相互作用预测

1.1 书籍背景

随着生物信息学和药物研发的快速发展，药物-靶点相互作用预测（Drug-Target Interaction Prediction）已成为药物设计领域的关键任务之一。然而，传统的药物-靶点相互作用预测方法通常基于统计学模型或机器学习算法，存在准确性不足、可解释性差等问题。近年来，图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）作为一种新兴的深度学习技术，在处理图结构数据方面展现出强大的能力，为药物-靶点相互作用预测提供了新的思路。

本书旨在介绍基于图神经网络的药物-靶点相互作用预测方法，系统性地讲解图神经网络的基础知识、药物-靶点相互作用数据预处理、图神经网络模型设计与应用，以及实际案例分析和挑战与展望。通过本书的学习，读者可以深入了解图神经网络在药物-靶点相互作用预测领域的应用，并掌握相关技术实现方法。

本书分为七个章节：

• 第1章 引言：介绍书籍背景、药物-靶点相互作用预测的重要性以及图神经网络的基本概念。
• 第2章 图神经网络基础：讲解图神经网络的相关知识，包括图论基础、神经网络基础以及图神经网络的工作原理。
• 第3章 药物-靶点相互作用数据预处理：介绍药物-靶点相互作用数据来源、数据清洗和数据集成方法。
• 第4章 图神经网络在药物-靶点相互作用预测中的应用：详细讲解药物-靶点相互作用的图表示、图神经网络模型设计以及模型训练与优化。