HCAF-DTA：基于跨注意力融合超图神经网络的药物-靶标结合亲和力预测

本研究解决了现有深度学习方法在药物分子内部子结构特征和药物-靶标相互作用信息获取上的不足，提出了基于跨注意力融合超图神经网络的药物-靶标结合亲和力预测模型HCAF-DTA。该模型通过构造药物分子超图和加权图来提取特征，并采用双向多头跨注意机制有效建模分子间相互作用，实验结果表明HCAF-DTA在多个性能评估指标上均优于现有技术，显示出显著的预测性能提升。

本研究提出HCAF-DTA模型，通过跨注意力融合超图神经网络改进药物-靶标结合亲和力预测，实验结果表明其性能优于现有技术。

HCAF-DTA 亲和力预测 神经网络 药物-靶标 超图神经网络 跨注意力
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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