Graph convolution network based on meta-paths and mutual information for drug-target interaction prediction
Rattachement africain : cn, us, ca. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
BACKGROUND: Predicting drug-target interactions (DTIs) plays a pivotal role in accelerating drug repositioning by prioritizing candidate drugs and reducing experimental costs. Despite advancements in deep learning, several challenges still require further exploration, including sparsity and inadequate representation of feature relationships. RESULTS: We propose GCNMM, a novel graph convolutional network based on meta-paths and mutual information, to predict latent DTIs in drug-target heterogeneous networks. Our approach begins by constructing a fused DTI network based on meta-paths and a graph attention network. We compute multiple similarity networks by using Jaccard coefficients and integrate them into the fused drug and target similarity networks through entropy-based fusion. These networks are then jointly processed by graph convolutional auto-encoder to generate low-dimensional feature representations. To preserve the topological structure of the original network in the embedding space and strengthen the relationship between the input and latent representations, we incorporate spatial topological consistency and mutual information maximization as dual optimization objectives. CONCLUSIONS: The experimental results illustrate that GCNMM exhibits superior performance to existing baseline models in DTI prediction. Furthermore, case studies validate the practical effectiveness of GCNMM, highlighting its potential in DTI prediction and drug repositioning.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Graph convolution network based on meta-paths and mutual information for drug-target interaction prediction
- Date Crossref
- 07/11/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Tiangong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Xi’an University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Xi’an University of Posts and Telecommunications pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Michigan State University Department of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Saskatchewan Department of Mechanical Engineering and Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Mathematical Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Tiangong University, Xi’an University et Xi’an University of Posts and Telecommunications, avec 4 autres affiliations.
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