网络在许多现实世界应用程序中无处不在（例如，编码信任/不信任关系的社交网络，由时间序列数据引起的相关网络）。尽管许多网络都是签名或指示的，或者两者都在图形神经网络（GNN）上缺少统一的软件包，专门为签名和定向网络设计。在本文中，我们提出了Pytorch几何签名的指示，这是一个填补此空白的软件包。在此过程中，我们还提供了简短的审查调查，以分析签名和定向网络的分析，讨论相关实验中使用的数据，提供提出的方法概述，并通过实验评估实施方法。深度学习框架包括易于使用的GNN模型，合成和现实世界数据，以及针对签名和定向网络的特定任务评估指标和损失功能。作为Pytorch几何形状的扩展库，我们提出的软件由开源版本，详细文档，连续集成，单位测试和代码覆盖范围检查维护。我们的代码可在\ url {https://github.com/sherylhyx/pytorch_geometric_signed_directed}上公开获得。
translated by 谷歌翻译
对于人工智能在生物学和药物中产生更大的影响，这是一个至关重要的是，建议都是准确和透明的。在其他域中，已经显示了关于知识图表的多跳推理的神经统计学方法，以产生透明的解释。然而，缺乏研究将其应用于复杂的生物医学数据集和问题。在本文中，探讨了药物发现的方法，以利用其适用性的稳定结论。我们首次系统地将其应用于多种生物医学数据集和具有公平基准比较的推荐任务。发现该方法以平均水平的21.7％优于21.7％，同时产生新颖，生物学相关的解释。
translated by 谷歌翻译
In recent years, numerous machine learning models which attempt to solve polypharmacy side effect identification, drug-drug interaction prediction and combination therapy design tasks have been proposed. Here, we present a unified theoretical view of relational machine learning models which can address these tasks. We provide fundamental definitions, compare existing model architectures and discuss performance metrics, datasets and evaluation protocols. In addition, we emphasize possible high impact applications and important future research directions in this domain.
translated by 谷歌翻译
我们提出了分子法律网络（MOOMIN）一种由阿斯利康肿瘤学家使用的多模式图神经网络，以预测用于癌症治疗的药物组合的协同作用。我们的模型基于药物蛋白质相互作用网络和元数据以多种尺度学习药物表示。对化合物和蛋白质的结构特性进行编码，以创建在双方相互作用图上运行的消息通话方案的顶点特征。传播消息形成多分辨率的药物表示，我们用来创建药物对描述符。通过调节癌细胞类型的药物组合表示形式，我们定义了一种协同评分功能，该功能可以感应地评分看不见的药物对。有关协同评分任务的实验结果表明，穆明的表现优于最先进的图形指纹，保持节点嵌入以及现有的深度学习方法。进一步的结果表明，我们的模型的预测性能对超参数变化是可靠的。我们证明该模型可以在癌细胞系组织中进行高质量的预测，样本外预测可以通过外部协同效应数据库进行验证，并且所提出的模型在学习方面有效。
translated by 谷歌翻译