Efficient substructure feature encoding based on graph neural network blocks for drug-target interaction prediction

BackgroundPredicting drug-target interaction (DTI) is a crucial phase in drug discovery. The core of DTI prediction lies in appropriate representations learning of drug and target. Previous studies have confirmed the effectiveness of graph neural networks (GNNs) in drug compound feature encoding. Ho...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ

Հիմնական հեղինակներ:	Guojian Deng, Changsheng Shi, Ruiquan Ge, Riqian Hu, Changmiao Wang, Feiwei Qin, Cheng Pan, Haixia Mao, Qing Yang
Ձևաչափ:	Artigo
Լեզու:	Inglês
Հրապարակվել է:	Frontiers Media S.A. 2025-03-01
Շարք:	Frontiers in Pharmacology
Խորագրեր:	graph neural network drug discovery graph representation learning molecular substructure drug-target interaction prediction
Առցանց հասանելիություն:	https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphar.2025.1553743/full
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!