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摘要
本发明提供了一种增量宽度和深度学习的药物反应预测方法、介质和设备；其中方法为：将药物的序列进行文本编码和位置编码,构建药物信息编码；将药物信息编码输入到Transformer编码器中挖掘药物的结构化特征,同时把基因表达数据输入到多层感知机学习基因的特征表示,将药物特征和基因特征拼接在一起形成药物-基因特征对；将特征对输入到宽度学习系统中得到预测的药物敏感度回归值。该方法可解决药物表示不佳的问题；采用宽度学习系统来融合药物表示和基因表达特征,提高药物敏感性预测结果的准确性；通过增量学习算法更新网络权重,提升模型性能,无需重新训练整个模型。
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