研究人员开发了一种名为PAMR（极性感知多关系模型）的新型深度图模型，以改进生物网络中带符号相互作用的预测。该模型专门设计用于区分正相互作用和负相互作用，这对于药物发现和再利用至关重要。PAMR将图卷积网络与张量分解相结合，并采用冲突感知采样策略来处理极性歧义，在实验评估中表现优于现有基线模型。 AI
排序理由 该集群包含一篇关于生物网络分析新模型的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2407.07357v3 Announce Type: replace Abstract: Predicting signed interactions in biological networks is crucial for understanding drug mechanisms and facilitating drug repurposing. While deep graph models have demonstrated success in modeling complex biological systems, exis…