HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

نشر المعلومات ثلاثية الرؤوس لتنبؤ الآثار الجانبية للعلاج المتعدد الأدوية

Hao Xu Shengqi Sang Haiping Lu

الملخص

يؤدي استخدام مزيج من الأدوية غالبًا إلى آثار جانبية متعددة الأدوية (POSE). وقد صُمّمت طريقة حديثة لتقدير POSE على أنها مشكلة تنبؤ بالروابط في رسم بياني يضم الأدوية والبروتينات، وتم حلها باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية الرسومية (GCNs). ومع ذلك، نظرًا للعلاقات المعقدة في POSE، تتمتع هذه الطريقة بتكاليف حسابية عالية واحتياجات كبيرة من الذاكرة. تُقترح في هذه الورقة نموذج مرن يُعرف بـ "نقل المعلومات الثلاثية الرسومية" (TIP)، يعمل على ثلاث رسوم فرعية لاستخلاص التمثيلات بشكل تدريجي من خلال التفاعل من رسم بروتين-بروتين إلى رسم دواء-دواء عبر رسم بروتين-دواء. أظهرت التجارب أن نموذج TIP يحسن الدقة بنسبة تزيد عن 7%، ويزيد الكفاءة الزمنية بـ 83 مرة، ويحسن الكفاءة المكانية بثلاث مرات.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp