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申请/专利权人：湖南大学
申请日：2021-11-23
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN114093422B
主分类号：G16B30/00
分类号：G16B30/00;G16B40/20;G06N3/048;G06N3/0442;G06N3/09
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2022.03.15#实质审查的生效;2022.02.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于多关系图卷积网络的miRNA和基因的相互作用的预测方法及其系统。本发明所述方法构建了miRNA与基因的异构信息网络，并基于异构网络利用多关系图卷积网络学习节点的网络拓扑特征；同时，利用循环神经网络捕获基因序列的有效特征。最后，将网络拓扑特征和序列特征结合，使用得到的miRNA和基因的嵌入来计算miRNA‑基因对的关联预测得分。本发明的实现过程无需人工构造特征，是结合表示学习，充分利用多关系图卷积网络的优势并挖掘有效的基因序列信息，更好地捕获了miRNA和基因节点的特征表示。且实验结果表明，本发明MRMTI在miRNA和基因的关联预测方面优于其他对比方法，具有良好预测性能。
主权项：1.一种基于多关系图卷积网络的miRNA和基因相互作用的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：构建miRNA-基因异构信息网络，所述miRNA-基因异构信息网络中包含miRNA-miRNA之间的关系数据、已知miRNA-基因对的关联数据、基因-基因的关系数据；步骤S2：构建miRNA和基因相互作用的预测模型，其中，基于多关系图卷积网络提取异构信息网络节点的网络拓扑特征表示，并针对miRNA-基因对，融合miRNA、基因对应的网络拓扑特征表示以及基因特征信息作为所述预测模型的预测函数的输入值，得到预测函数的输出值作为miRNA-基因对的关联得分；其中，所述多关系图卷积网络提取的异构信息网络节点对应miRNA或基因；步骤S3：利用步骤S1中的miRNA-基因异构信息网络数据对步骤S2中构建的预测模型进行训练；步骤S4：利用训练后的预测模型计算未知关联数据的miRNA-基因对的关联得分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于多关系图卷积网络的miRNA和基因相互作用的预测方法及其系统
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