南京中医药大学学报

北大核心,CA,JST,CSCD,WJCI

国内刊号:32-1247/R

国际刊号:1672-0482

南京中医药大学学报杂志2025年第4期:基于图神经网络的中药系统生物学信息挖掘算法研究

发布日期:

作者:张代峰, 卞国强, 何佳怡, 谢佳东, 胡晨骏, 胡孔法,

关键词:复杂网络, 图神经网络模型, 系统生物学, 中药作用机制,

目的构建中药-基因-蛋白复杂网络,优化中药潜在关联基因的挖掘方法,提升中药系统生物学信息的挖掘效能,为进一步探究中药作用机制提供帮助。方法提出融合注意力机制的图神经网络模型HERBGAT,以公开数据平台中少量的中药关联基因数据为输入,在中药-基因-蛋白复杂网络中进行深度挖掘,输出潜在的中药关联基因,将预测结果通过生信平台进行Disease关联分析、KEGG信号通路分析阐明其作用机制,并借助文献检索平台进行预测结果验证。结果训练结果表明,HERBGAT模型预测准确率均值可达94%,相较于其他2种先进的复杂网络挖掘方法,HERBGAT在ACC、AUC和AUPR三项指标中均表现出更优秀的性能;在文献验证环节,模型预测结果得到中医临床文献及现代药理学文献证明,展现出HERBGAT在实际应用中的良好效果。最后,以借助HERBGAT模型和改进的EMOGI模型探究半夏治疗肺癌作用机制为例,发现半夏治疗肺癌的潜在关联基因199个,并借助生物信息学方法对这些潜在关联基因进行初步分析探讨。结论HERBGAT模型能有效挖掘潜在的中药关联基因,提高中药-基因-蛋白复杂网络的挖掘效能,为中药系统生物学信息挖掘方法的优化提供新的思路与参考,为探究中药作用机制等研究提供数据基础及实验方向。

来源:2025年第4期

《南京中医药大学学报》期刊编辑部

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