我们的论文“基于知识图谱嵌入的阿尔茨海默病药物重定位研究”的代码。

利用知识图谱嵌入模型研究阿尔茨海默病的药物重定位.

该工作已被**药科大学学报录用, 不久将会发表.

原始的 DRKG 知识图谱 ( 链接:https://pan.baidu.com/s/1KRSHPjdCXf8y-0PfIEoPcg 提取码:war6 )

$ git clone [email protected]:LuYF-Lemon-love/AD-KGE.git
$ cd AD-KGE/
$ conda env create -f environment.yaml
$ pip install -r requirements.txt

• code: 代码目录.

  • 01-model: 训练模型.

    • 01_split_dataset.ipynb: 该脚本展示了如何划分 DRKG 数据集 (训练集、验证集、测试集). 需要的原始的知识图谱 (链接：https://pan.baidu.com/s/19kPh0kLL2X4HL30yjlm_vA 提取码：r4k5 )

    • 02_Train_TransE_l1.ipynb: 这个 notebook 展示了如何在 DRKG 上训练模型 (TransE_l1), 并利用网格搜索寻找到最优参数.

    • 03_Train_TransE_l2.ipynb: 该脚本展示了如何在 DRKG 上训练模型 (TransE_l2), 并利用网格搜索寻找到最优参数.

    • 04_Train_TransR.ipynb: 该脚本展示了如何在 DRKG 上训练模型 (TransR), 并利用网格搜索寻找到最优参数.

    • 05_Train_RESCAL.ipynb: 该脚本展示了如何在 DRKG 上训练模型 (RESCAL), 并利用网格搜索寻找到最优参数.

    • 06_Train_DistMult.ipynb: 该脚本展示了如何在 DRKG 上训练模型 (DistMult), 并利用网格搜索寻找到最优参数.

    • 07_Train_ComplEx.ipynb: 该脚本展示了如何在 DRKG 上训练模型 (ComplEx), 并利用网格搜索寻找到最优参数.

    • 08_Train_RotatE.ipynb: 该脚本展示了如何在 DRKG 上训练模型 (RotatE), 并利用网格搜索寻找到最优参数.

    • 09_Train_final_model_TransE_l1.ipynb: 该脚本展示了如何在 DRKG 上训练最终模型 (TransE_l1).

    • 10_Train_final_model_TransE_l2.ipynb: 该脚本展示了如何在 DRKG 上训练最终模型 (TransE_l2).

    • 11_Train_final_model_ComplEx.ipynb: 该脚本展示了如何在 DRKG 上训练最终模型 (ComplEx).

    • 12_Train_final_model_RotatE.ipynb: 该脚本展示了如何在 DRKG 上训练最终模型 (RotatE).

  • 02-analysis: 知识图谱嵌入向量分析.

    • 01_relation_similarity_analysis.ipynb: 该脚本展示了如何分析训练的关系嵌入.

    • 01_relation_similarity_analysis_supplement.ipynb: 上面分析关系嵌入脚本的补充.

    • 02_entity_similarity_analysis.ipynb: 该脚本展示了如何分析训练的实体嵌入.

    • 03_TransE_l1_edge_similarity_based_on_link_recommendation_results.ipynb: 该脚本展示了如何分析 TransE_l1 的关系类型推荐相似性 (Link Type Recommendation Similarity).

    • 04_TransE_l2_edge_similarity_based_on_link_recommendation_results.ipynb: 该脚本展示了如何分析 TransE_l2 的关系类型推荐相似性 (Link Type Recommendation Similarity).

    • 05_ComplEx_edge_similarity_based_on_link_recommendation_results.ipynb: 该脚本展示了如何分析 ComplEx 的关系类型推荐相似性 (Link Type Recommendation Similarity).

    • 06_RotatE_edge_similarity_based_on_link_recommendation_results.ipynb: 该脚本展示了如何分析 RotatE 的关系类型推荐相似性 (Link Type Recommendation Similarity).

    • result: 保存上面脚本的结果.

  • 03-repurpose: 药物重定位.

    • prerequisites: 先决条件.

      • disease.tsv: 是 drkg 的疾病实体文件, 总共 5103 个实体. 每一行是疾病实体名, 疾病英文名, 疾病中文名. 例如: 第一行中的 Disease::DOID:0050156, idiopathic pulmonary fibrosis, 特发性肺纤维化, 其中疾病实体名由实体类型 (Disease) 和源数据库的 ID 组成. 参考于原始 DRKG 知识图谱的 entity2src.tsv.

      • relation.tsv: 是 drkg 的关系文件, 总共 107 个关系. 从第二行起, 每一行是关系的英文名和中文名. 例如: 第二行中的 DGIDB::ACTIVATOR::Gene:Compound, 激活剂, 其中英文关系名由源数据库名, 关系, 头尾实体组成. 参考于原始 DRKG 知识图谱的 relation_glossary.tsv.

      • infer_drug.tsv: Drugbank 中的 FDA 批准的药物清单 (排除分子量 < 250 的药物), 来源于原始 DRKG 知识图谱.

      • raw_ad_triples.ipynb 该脚本展示了如何提取 DRKG 中药物治疗 Alzheimer's disease 的三元组. 需要的原始的知识图谱 (链接：https://pan.baidu.com/s/19kPh0kLL2X4HL30yjlm_vA 提取码：r4k5 )

        • drug_treat_ad.tsv: DRKG 中药物治疗 AD 的三元组集合. 利用 raw_ad_triples.ipynb 脚本生成.

        • ad_drugs.txt: drug_treat_ad.tsv 中的药物集合. 利用 raw_ad_triples.ipynb 脚本生成.

    • 最终训练的模型 (TransE_l1, TransE_l2, ComplEx, RotatE): 链接：https://pan.baidu.com/s/1-9o2ELys5T3rqC9UEKgkXg?pwd=jigj 提取码：jigj .

    • 01_TransE_l1_AD_drug_repurposing.ipynb: 该脚本展示了如何使用我们的预训练模型 (09_Train_final_model_TransE_l1.ipynb) 进行药物重定位 (Alzheimer's disease), 其中 topk = 50.

    • 02_TransE_l2_AD_drug_repurposing.ipynb: 该脚本展示了如何使用我们的预训练模型 (10_Train_final_model_TransE_l2.ipynb) 进行药物重定位 (Alzheimer's disease), 其中 topk = 50.

    • 03_ComplEx_AD_drug_repurposing.ipynb: 该脚本展示了如何使用我们的预训练模型 (11_Train_final_model_ComplEx.ipynb) 进行药物重定位 (Alzheimer's disease), 其中 topk = 100.

    • 04_RotatE_AD_drug_repurposing.ipynb: 该脚本展示了如何使用我们的预训练模型 (12_Train_final_model_RotatE.ipynb) 进行药物重定位 (Alzheimer's disease), 其中 topk = 50.

    • result: 保存上面脚本的结果.

    • 05_calculate_overlap.ipynb: 该脚本计算了四个个预训练模型 (transE_l1, transE_l2, ComplEx, rotatE) 药物重定位 (Alzheimer's disease) 结果重叠情况.

如果您发现 AD-KGE 对您的研究有用，请考虑引用以下论文：

@article{ZGYD202303009,

 author = {卢艳峰 and 杨思瀚 and 莫鸿仪 and 侯凤贞},

 title = {基于知识图谱嵌入的阿尔茨海默病药物重定位研究},

 journal = {**药科大学学报},

 volume = {54},

 number = {03},

 pages = {344-354},

 year = {2023},

 issn = {1000-5048},

 doi ={10.11665/j.issn.1000-5048.2023040305}

 }

该仓库主要由Yanfeng Lu，Fengzhen Hou提供（按时间顺序排列）。

[1] Drug Repurposing Knowledge Graph (DRKG), link: https://github.com/gnn4dr/DRKG .

[2] OpenKE: An Open Toolkit for Knowledge Embedding, link: https://github.com/thunlp/OpenKE .

[3] DGL-KE: Training Knowledge Graph Embeddings at Scale, link: https://github.com/awslabs/dgl-ke .