論文の概要: Relation-aware subgraph embedding with co-contrastive learning for drug-drug interaction prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01507v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 06:41:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 18:09:06.964365
• Title: Relation-aware subgraph embedding with co-contrastive learning for drug-drug interaction prediction
• Title（参考訳）: 薬物-薬物相互作用予測のためのココントラスト学習と関係認識サブグラフ埋め込み
• Authors: Mengying Jiang and Guizhong Liu and Biao Zhao and Yuanchao Su and Weiqiang Jin
• Abstract要約: 相関学習を併用した関係認識サブグラフを組み込んだ新しいDDI予測手法であるRaSECoを提案する。 RaSECoは、マルチリレーショナルDDIグラフとマルチ属性ベースのドラッグ・ドラッグ類似性グラフという、2つの異種薬物グラフを構築している。 2つの実データセットを用いて3つのタスクにおけるRaSECoの有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.102485464301359
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Relation-aware subgraph embedding is promising for predicting multi-relational drug-drug interactions (DDIs). Typically, most existing methods begin by constructing a multi-relational DDI graph and then learning relation-aware subgraph embeddings (RaSEs) of drugs from the DDI graph. However, most existing approaches are usually limited in learning RaSEs of new drugs, leading to serious over-fitting when the test DDIs involve such drugs. To alleviate this issue, We propose a novel DDI prediction method based on relation-aware subgraph embedding with co-contrastive learning, RaSECo. RaSECo constructs two heterogeneous drug graphs: a multi-relational DDI graph and a multi-attributes-based drug-drug similarity (DDS) graph. The two graphs are used respectively for learning and propagating the RaSEs of drugs, thereby ensuring that all drugs, including new ones, can aggregate effective RaSEs. Additionally, we employ a cross-view contrastive mechanism to enhance drug-pair (DP) embedding. RaSECo learns DP embeddings from two distinct views (interaction and similarity views) and encourages these views to supervise each other collaboratively to obtain more discriminative DP embeddings. We evaluate the effectiveness of our RaSECo on three different tasks using two real datasets. The experimental results demonstrate that RaSECo outperforms existing state-of-the-art prediction methods.
• Abstract（参考訳）: リレーショナル・アウェア・サブグラフの埋め込みはDDI(multi-relational drug-drug interaction)の予測に有効である。 通常、既存のほとんどの手法はDDIグラフの構築から始まり、DDIグラフから薬物の関連性認識サブグラフ埋め込み(RaSE)を学習する。 しかしながら、既存のほとんどのアプローチは、新しい薬物のRaSEを学習するのに限られており、テストDDIがそのような薬物を含む場合、深刻な過度な適合をもたらす。 そこで本稿では,連関学習を伴う関係認識部分グラフ埋め込みに基づく新しいddi予測手法rasecoを提案する。 RaSECoは、マルチリレーショナルDDIグラフとマルチ属性ベースのドラッグ・ドラッグ類似性(DDS)グラフという、2つの異種薬物グラフを構築している。 2つのグラフはそれぞれ、薬物のRaSEを学習し、伝播するために使用され、それによって新しい薬物を含む全ての薬物が効果的なRaSEを収集できる。 さらに,薬物ペア(DP)の埋め込みを促進するために,クロスビューコントラスト機構を採用している。 RaSECoは2つの異なる視点(相互作用と類似性の観点から)からDP埋め込みを学び、これらの見解を相互に監督し、より差別的なDP埋め込みを得るよう促している。 2つの実データセットを用いて3つのタスクにおけるRaSECoの有効性を評価する。 実験の結果,RaSECoは既存の最先端予測手法よりも優れていた。

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