山东大学学报(理学版)

作者：王新生,朱小飞,李程鸿

单位：重庆理工大学计算机科学与工程学院, 重庆 400054

关键词：蛋白质作用关系,图神经网络,数据增强,标签关系图,

基金：国家自然科学基金资助项目(62141201);重庆市技术创新与应用发展专项资助项目(cstc2020jscx-dxwtBX0014);重庆市教委语言文字科研项目重点项目(yyk20103);重庆理工大学研究生创新项目(gzlcx20223227)

提出了一种标签指导的多尺度图神经网络蛋白质作用关系(label guided multi-scale graph neural network protein-protein interactions, LGMG-PPI)预测方法, 不仅增强了数据的表征能力, 还引入了标签信息指导学习。首先, 通过图数据增强得到多尺度图表示, 并将多尺度图表示输入图神经网络得到多尺度蛋白质表示, 再引入对比学习进一步提高蛋白质表征能力; 其次, 构造自学习的标签关系图, 学习标签之间的关系, 得到标签的特征表示; 最后, 通过标签的特征表示, 对蛋白质作用关系的预测进行指导。在3个公开的数据集上进行了实验, 与最优基准方法相比, LGMG-PPI方法具有更好的性能, 相比最优基准方法, 在SHS27k、SHS148k和STRING这3个数据集上的micro-F1分数分别提升了2.01%、0.94%和0.93%。

来源：2023年第12期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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