【摘 要】
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将无向图（undirected graph, UG）和注意卷积神经网络（attention convolutional neural networks, ACNN）相结合,建立了一种新的深度图注意卷积神经网络（graph attention convolutional neural networks, GACNN）模型用于准确地对化合物的蜜蜂毒性进行预测和分类.本文使用了720种农药作为训练集和9
【基金项目】
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supported in part by the National Key Research and Development Program of China （2017YFD0200506）； the National Natural Science Foundation of China （21837001 and 21907036）；
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将无向图（undirected graph, UG）和注意卷积神经网络（attention convolutional neural networks, ACNN）相结合,建立了一种新的深度图注意卷积神经网络（graph attention convolutional neural networks, GACNN）模型用于准确地对化合物的蜜蜂毒性进行预测和分类.本文使用了720种农药作为训练集和90种农药作为外部验证集来建立预测模型,这相对于以前建模用的数据集大了1个数量级.用以下两种方式来测试该模型的性能:（1）测试该模型能否准确预测化合物对蜜蜂有毒或无毒;（2）用该模型和其他常用的机器学习模型进行比较.第一种方法代表了GACNN模型对识别蜜蜂有毒的化学物质的准确性,第二种方法代表了GACNN模型的性能优势.与测试模型相比, GACNN模型对有毒样本的预测性能提高了约6%, Matthews相关系数提高了约7%,且稳定性较好,说明构建的GACNN模型能够准确地对化学物质进行蜜蜂毒性分类,具有一定的实际应用潜力.此外,文章还总结和评估了基于分子相似性映射的化合物对蜜蜂的毒性机制.基于此,作者构建的云平台（http://beetox.cn）将免费为用户提供相关的蜂毒信息及对化合物的蜂毒预测,从而促进化合物的环境风险评估.
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