weixin_42324904的博客

GMPNN：Drug-drug interaction prediction with learnable size-adaptive molecular substructures.MPNN介绍https://blog.youkuaiyun.com/oldmao_2001/article/details/113571930?spm=1001.2014.3001.5506MPNN可看上面的这篇博客，我觉得这篇写得比较形象，需要注意的是，MPNN并不是一个模型，而是一类框架，其中心思想就是三个步骤1.消息传递 2.

https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.1803294115点开链接往下拉，数据集都是excel文件，还有一个是数据集的说明，我主要是想看这个DrugBank数据集中有19万2303跳DDI数据，被分成了99中句子结构，每一种被描述成具体的DDI。在这99一般句子结构中，有86种通用句子结构被拿来实验了，因为86种句子结构最起码和5个药物对相关。因为这样的话，可以将数据分成训练集，验证集和测试集来进行训练。结果是：86种DDI类型，19187

DeepDDI不得不吐槽一下这篇论文排版实在是太难看了，所以我一直都没看，发现这里面有很多是我以前没有注意到的东西，说来也是我自己太菜了，搞DDI肯定是要针对数据集设计模型的，我每次都看模型怎么样，居然都没有重视到数据集的问题，太不应该了。模型具体细节不必过于关注，是18年的老论文了，数据集倒是很少有描述得这么详细的，因为后面可能直接都是这样用的。上图是附录里的部分DrugBank里有192303个DDI，共99类， 类似于这种，在这99种DDI类型里，超过5个实例的有86种，所以就拿着

https://github.com/isegura/DDICorpus<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><document id="DDI-DrugBank.d519"> <sentence id="DDI-DrugBank.d519.s0" text="No formal drug/drug interaction studies with Plenaxis were performed."> .

DrugBank是一个药物数据库，最近复现论文的时候总是用到这个数据库，但都是github上作者处理好的数据，我一直想看看drugbank长得啥样，就从官网上拿到了DrugBank数据集来看看获取：drugbank是一个开源数据集，可以在官网上下载，但是是需要获得别人的许可的，要给人家发邮件，得到许可之后就可以下载啦，过程挺漫长的。。。其实也就来回几封邮件的事，但是人家在加拿大，每次回我邮件都是凌晨，2点3点5点。。。而我回人家的时候就下班了。。。然后还有周末人家可能不上班，来来回回四五天才拿到。格