基于多模态特征融合的可解释性脂质纳米颗粒转染效率预测模型
Explainable lipid nanoparticles transfection efficiency prediction model based on multimodal feature fusion
1. 福建农林大学 机电工程学院, 福州 350108
2. 中国科学院海西研究院 泉州装备制造研究中心, 福建 泉州 362200
摘要
近年来，针对药物递送系统脂质纳米颗粒(LNPs)的设计研究大多仅聚焦于单一特征，且忽视了辅助脂质的作用。该研究旨在构建一种基于多模态特征融合的可解释性深度学习模型(MolGraphNet)，用于辅助脂质转染效率的高精度预测与结构可解释分析。MolGraphNet以神经网络卷积(NNConv)提取分子结构图特征，以多层感知机(MLP)提取物理化学相关的数值特征，并通过多模态特征融合器实现结构与性质信息的深度整合。模型还结合了分子结构编码技术与SHAP分析法实现对关键特征的可解释性分析与可视化，揭示辅助脂质结构与转染效率之间的内在关联。在公开数据集中六种细胞类型任务上的结果显示，MolGraphNet的预测误差为6%–11%，皮尔逊和斯皮尔曼相关系数在0.75–0.92之间，显著优于基线模型。MolGraphNet不仅具有较高的预测精度和鲁棒性，还能通过SHAP分析等方法实现关键特征的可解释可视化，为辅助脂质的设计和LNPs配方的优化提供了有力的指导和参考。
基金项目
福建省海洋与渔业产业高质量发展专项资金资助项目(FJHYF-ZH-2023-09)
中国科学院与福建省STS项目(2024T3038、2024T3060、2024T3062)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0282
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第4期
发布历史
[2025-12-11] 优先出版
引用本文
庞国君, 林邦姜, 郑博文, 等. 基于多模态特征融合的可解释性脂质纳米颗粒转染效率预测模型 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (4). (2025-12-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0282. (Pang Guojun, Lin Bangjiang, Zheng Bowen, et al. Explainable lipid nanoparticles transfection efficiency prediction model based on multimodal feature fusion [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (4). (2025-12-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0282. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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