药物-微生物关联预测模型

多视角多尺度预测

一种结合多视角变分图自编码器与多尺度超图卷积的关联预测模型，能更准确地推断药物与微生物之间的潜在关联。

Fengjiao, Sun · 陈森涛 · Cui, Hui · Jing, Gu · 玄萍 · 张天纲

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026

参数信息

AUC

0.967

AUPRC

0.883

技术优势

超图捕获多关联

通过动态拓扑超图，每条超边封装多个微生物在多个药物功能过程中的生物特征，从而编码药物与微生物间的高阶关联。

多视角学习特征

开发多视角变分图自编码器，在功能视角和属性视角间传递节点属性，使节点能够跨异构图学习特征分布。

多图对比提一致性

通过多图对比学习增强从多个图和超图学到的节点特征的一致性，保障节点表示的鲁棒性。

应用场景

• 药物重定位：预测药物与微生物的潜在关联，辅助挖掘已有药物的新用途。
• 药物-微生物关联发现：直接预测特定药物的候选关联微生物，补充实验筛选。
• 智能药物研发：作为智能工具加速药物研发中微生物关联的分析流程。