本網(wǎng)訊 近日，信息與人工智能學(xué)院智能科學(xué)與技術(shù)系岳振宇副教授團(tuán)隊(duì)在《Nature Machine Intelligence》期刊（中科院一區(qū)Top期刊，IF: 23.8）在線(xiàn)發(fā)表了題為Reusability report: Uncovering associations in biomedical bipartite networks via a bilinear attention network with domain adaptation的研究論文。研究通過(guò)一種具有領(lǐng)域自適應(yīng)的雙線(xiàn)性注意力網(wǎng)絡(luò)解決生物醫(yī)學(xué)二分網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)問(wèn)題。
條件域?qū)箤W(xué)習(xí)提供了一種增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)泛化能力的方法。Bai等人基于這一思想提出了藥物-靶點(diǎn)預(yù)測(cè)模型DrugBAN，該模型利用藥物分子圖和靶蛋白序列，并采用條件域?qū)咕W(wǎng)絡(luò)來(lái)提高對(duì)源數(shù)據(jù)分布范圍以外的目標(biāo)數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力。本論文研究了DrugBAN的可重用性，擴(kuò)展了其在更廣泛生物醫(yī)學(xué)背景下的泛化能力評(píng)估，并將跨領(lǐng)域適應(yīng)技術(shù)應(yīng)用于癌癥細(xì)胞系-藥物響應(yīng)和突變-藥物關(guān)聯(lián)的預(yù)測(cè)。該研究為更好地理解和建立適用于生物醫(yī)學(xué)二分網(wǎng)絡(luò)中鏈路預(yù)測(cè)任務(wù)的通用模板奠定了基礎(chǔ)，對(duì)于推動(dòng)醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)算法的進(jìn)步具有一定意義。
安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與人工智能學(xué)院2022級(jí)農(nóng)業(yè)工程與信息技術(shù)專(zhuān)業(yè)研究生徐濤、2020級(jí)智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)本科生史浩遠(yuǎn)為共同第一作者，智能科學(xué)與技術(shù)系副教授岳振宇為通訊作者。該研究得到了國(guó)家自然科學(xué)青年基金、安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)人才啟動(dòng)基金的資助。（文圖/岳振宇 編輯/孫光旭 預(yù)審/饒?jiān)?審核/夏曉昀）
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s42256-024-00822-w
