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申请/专利权人：湖南科技大学
摘要：本发明公开了一种基于多源特征提取的miRNA‑circRNA预测方法、设备及介质。该方法具体步骤如下：首先，通过不同的方式获取miRNA和circRNA的不同尺度特征。其次，从不同角度对五种特征进行特征聚合和特征增强学习：第一，针对不同特征聚合同质图上的同质信息；第二，使用双卷积注意力进行多特征增强学习，第三，使用双线注意力交互异质信息。然后，将通过三种不同角度特征学习的嵌入分别与原始特征融合表示进行对比学习，利用对比损失函数优化向量表示。最后，将三种特征向量连接作为最后的特征嵌入进行预测。本发明针对多尺度特征从三个不同角度进行特征学习，丰富了节点的特征信息，提高了模型的评估性能。
主权项：1.一种基于多源特征提取的miRNA-circRNA预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取miRNA和circRNA的五种不同尺度的特征；2将miRNAcircRNA相似性矩阵取阈值作为同质图，在同质图上针对另外四种特征使用图卷积神经网络GCN进行同质邻居信息聚合；3将五种特征进行拼接拉伸作为miRNAcircRNA的特征表示输入双线注意力中进行异质信息交互学习；4将miRNAcircRNA的五种特征分别输入双卷积注意力模块，进行五种不同特征信息之间的增强学习；5将通过三种不同角度特征学习的miRNAcircRNA的嵌入分别与原始特征融合表示进行对比学习，利用对比损失函数优化向量表示；6将上述不同角度学习和聚合的特征表示拼接作为最后的节点嵌入，计算miRNA和circRNA的节点嵌入的元素级乘积进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学 一种基于多源特征提取的miRNA-circRNA预测方法、设备及介质
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