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基于Transformer的表型-药物-分子多层次知识图谱链接预测-CCKS2021-任务七-任务第一名.pdf
229
7页
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2022-11-07
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基于Transformer的表型-药物-分子
多层次知识图谱链接预测
李光耀
1
,孙泽群
1
,胡伟
1,2
1
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
2
南京大学健康医疗大数据国家研究院
评测排名:第一名
引言
2
在生物医药领域,表型药物发现是一个重要课题。通常,研究者会通过大量
生物实验来确定药物治疗效果,但是这个过程会耗费大量时间。
通过构建表型-药物-分子多层次知识图谱,利用链接预测任务来实现对疾病、
症状、药物、基因、副作用等之间潜在关系的预测,是针对该问题的潜在解
决方法。其可为后续致病机理和药理作用机制研究做支撑。
链接预测任务: 
of 7
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