近日，365英国上市官网教师唐春艳工程师、钟诚教授、365英国上市官网在线生命科学与技术学院王勉副教授、吉林大学计算机学院周丰丰教授的研究论文“FMGNN: A method to predict compound protein interaction with pharmacophore features and physicochemical properties of amino acids”被IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics期刊录用,且已经在线发表（DOI: 10.1109/TCBB.2022.3172340）。IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics是中国计算机学会CCF推荐的综合交叉学科生物信息计算领域顶级期刊。

药物靶点相互作用关系预测是药物发现的关键环节。该论文提出了一种新颖的因子分解机（Factorization Machines）和图神经网络（Graph Neural Network）的混合模型FMGNN，综合利用输入的高低阶特征来提升模型在稀疏关系数据中的预测准确度，并进一步结合药物药效团特征和蛋白质靶标物化性质，设计计算机算法将其应用于求解药物靶点相互作用预测问题。目前，FMGNN方法的研究结果已在生物医药领域得到应用。