| dc.contributor.author | Кузняк, В. П. | uk |
| dc.contributor.author | Колесницький, О. К. | uk |
| dc.contributor.author | Kolesnytskyi, O. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-07-24T10:58:42Z | |
| dc.date.available | 2025-07-24T10:58:42Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Кузняк В. П., Колесницький О. К. Інформаційна технологія прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19595. | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8163-14-3 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47013 | |
| dc.description.abstract | Визначено актуальність використання інформаційної технології прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі, що дає можливість передбачати негативні наслідки терапії та попередити їх. Запропоновано нову архітектуру графової нейронної мережі за рахунок додаткових аугментацій наявної. | uk |
| dc.description.abstract | The relevance of the use of information technology for predicting the side ef ects of polypharmacy using a graph neural network was determined, which makes it possible to predict the negative consequences of therapy and to prevent them. A new architecture of a graph neural network is proposed due to additional
augmentations of the existing one. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19595 | |
| dc.subject | поліпрагмазія | uk |
| dc.subject | архітектура | uk |
| dc.subject | медичний граф знань | uk |
| dc.subject | графова нейронна мережа | uk |
| dc.subject | polypharmacy | en |
| dc.subject | architecture | en |
| dc.subject | medical knowledge graph | en |
| dc.subject | graph neural network | en |
| dc.title | Інформаційна технологія прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8 | |
| dc.relation.references | Zitnik M, Agrawal M, Leskovec J. Modeling polypharmacy side effects with graph convolutional networks. Bioinformatics. 2018 Jul 1;34(13):i457-i466. | en |
| dc.relation.references | Cheng F. et al. (2012) Prediction of drug-target interactions and drug repositioning via network-based inference. PLoS Comput. Biol., 8, e1002503. | en |
| dc.relation.references | Zong N, Kim H, Ngo V, Harismendy O. Deep mining heterogeneous networks of biomedical linked data to predict novel drug-target associations. Bioinformatics. 2017 Aug 1;33(15):2337-2344. | en |
