Drug–drug interaction prediction with Wasserstein Adversarial Autoencoder-based knowledge graph embeddings

Abstract An interaction between pharmacological agents can trigger unexpected adverse events. Capturing richer and more comprehensive information about drug–drug interactions (DDIs) is one of the key tasks in public health and drug development. Recently, several knowledge graph (KG) embedding approa...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Briefings in bioinformatics Ročník 22; číslo 4
Hlavní autoři:	Dai, Yuanfei, Guo, Chenhao, Guo, Wenzhong, Eickhoff, Carsten
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Oxford Oxford University Press 01.07.2021 Oxford Publishing Limited (England)
Témata:	Classification Drug development Drug interaction Drug interactions Drugs Embedding Knowledge representation Public health Wasserstein distance adversarial learning drug–drug interaction knowledge graph embedding
ISSN:	1467-5463, 1477-4054, 1477-4054
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!