多特征融合减少特征冗余的药物靶标结合亲和力预测方法

本发明属于生物信息学技术领域，特别涉及多特征融合减少特征冗余的药物靶标结合亲和力预测方法。PSDTA模型在初始特征中融合了理化性质，同时显式地引入了氨基酸的结构信息，以提升模型的泛化性能。该模型采用主邻域聚合网络对分子内部相互作用进行建模并传播特征。此外，模型设计了两个独立通道，用于减少冗余的节点特征，并预测在结合过程中更为关键的氨基酸，从而使模型能够提取更准确的信息。通过在三个基准数据集上与其他药物靶标结合亲和力方法的比较，该模型在均方误差、平均绝对误差、一致性指数、调整后的决定系数、皮尔逊相关系数等所有评估指标上都达到了最优效果。