<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інформаційна технологія прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКузняк, В. П.uk
dc.contributor.authorКолесницький, О. К.uk
dc.contributor.authorKolesnytskyi, O.en
dc.titleІнформаційна технологія прогнозування побічних ефектів поліпрагмазії за допомогою графової нейронної мережіuk
dc.date.issued2024
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationКузняк 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.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19595
dc.identifier.isbn978-617-8163-14-3
dc.identifier.udc004.8
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/47013
dc.description.abstractВизначено 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.abstractThe 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.subjectполіпрагмазіяuk
dc.subjectархітектураuk
dc.subjectмедичний граф знаньuk
dc.subjectграфова нейронна мережаuk
dc.subjectpolypharmacyen
dc.subjectarchitectureen
dc.subjectmedical knowledge graphen
dc.subjectgraph neural networken
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesZitnik M, Agrawal M, Leskovec J. Modeling polypharmacy side effects with graph convolutional networks. Bioinformatics. 2018 Jul 1;34(13):i457-i466.en
dc.relation.referencesCheng F. et al. (2012) Prediction of drug-target interactions and drug repositioning via network-based inference. PLoS Comput. Biol., 8, e1002503.en
dc.relation.referencesZong 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
dc.date.accessioned2025-07-24T10:58:42Z
dc.date.available2025-07-24T10:58:42Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
19595.pdf
Розмір:
263,99 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання