MulDR多视图框架提升药物响应预测
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MulDR多视图框架提升药物响应预测
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AI 综述
Zengwei Wang等作者提出 MulDR 药物响应预测框架，在药物条件化细胞-药物交互之前，分别为通路活性、基因表达、突变和 DNA 甲基化构建独立的细胞系关系结构，并融合 motif 级、几何感知分子图和 Morgan 指纹三种药物表示。 作者称，在相同评估协议下，MulDR 在多项实验中持续优于代表性及近期基线；在未见药物和细胞系的冷启动评估中，其均方根误差较最强基线降低 6.07%。消融实验显示，移除任一视图特异关系建模或药物条件化融合，都会削弱预测性能。
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最新进展11月7日 08:00
MulDR：保留多组学视图特异细胞系关系的药物响应预测框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月7日
- Briefings in Bioinformatics精选MulDR：保留多组学视图特异细胞系关系的药物响应预测框架
【摘要级】研究提出 MulDR 结构化多视图关系学习框架，在药物条件化细胞-药物交互之前，分别为通路活性、基因表达、突变和 DNA 甲基化构建独立的细胞系关系结构，并结合 motif 级、几何感知分子图和 Morgan 指纹三种药物表示进行融合。
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