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Large language model-driven knowledge graph learning for herb–macromolecule interaction prediction and functional analysis

delete2026-09-07
delete0
PRE
AI
S
Sisi Yuan
H
Huihui Wu
J
Jiapeng Yao *
X
Xinze Lian
L
Linlin Zhuo *
K
Keqin Li
D
Dongsheng Cao
A
Aiping Lu
J
Jianfu Xia *
DOI:10.1016/j.ijbiomac.2026.154371delete
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摘要

摘要

En 中文
• LLM-HTI 实现了由大语言模型驱动的 herb–macromolecular target 相互作用的预测。 • 语义–拓扑融合捕捉 herbs、macromolecular targets 和功能关联。 • 自适应参数更新改进了稳定的和高效的图学习。 • 临床医生指导的评估优先考虑医学相关的候选靶点。
Keyword:
Large language model (LLM)
Knowledge graph learning
Macromolecular target function analysis

期刊

International Journal of Biological Macromolecules 封面图
International Journal of Biological Macromolecules
IF:
8.5
论文数:
5.0W
被引数:
21.7W

机构

C
central south university
学者数:
2.2W
论文数: 6.3K
被引数: 3
W
wenzhou university of technology
学者数:
233
论文数: 148
被引数: 0
S
state university of new york
学者数:
780
论文数: 473
被引数: 0
W
wenzhou medical university
学者数:
7.5K
论文数: 1.9K
被引数: 0
H
hong kong baptist university
学者数:
1.2K
论文数: 717
被引数: 0
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