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基于图卷积神经网络和拓扑特征的微核糖核酸-疾病关联预测模型
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作者 畅豫霄 董亚东 徐永涛 《生物医学工程研究》 2023年第2期122-130,共9页
针对在微核糖核酸(micro ribonucleic acid,miRNA)-疾病关联性研究中信息使用不充分,且过度依赖网络节点的相似度信息,预测准确率较低的问题,本研究提出了基于图卷积神经网络(graph convolutional neural networks,GCN)及拓扑特征的miRN... 针对在微核糖核酸(micro ribonucleic acid,miRNA)-疾病关联性研究中信息使用不充分,且过度依赖网络节点的相似度信息,预测准确率较低的问题,本研究提出了基于图卷积神经网络(graph convolutional neural networks,GCN)及拓扑特征的miRNA和疾病的关联预测计算模型GTMDA。该模型综合miRNA相似度矩阵、疾病语义相似度网络和miRNA-疾病关联关系矩阵,首先使用GCN和随机游走算法,分别获取miRNA和疾病的子图顶点嵌入特征及miRNA与疾病相似性网络的拓扑结构特征;然后将其输入多层感知器(multilayer perceptron,MLP),预测潜在关联性。结果表明,该模型的AUC值达到0.9475±0.0106,优于其他方法。此外,预测的前50个miRNA中,84%的乳腺恶性肿瘤、90%的食管癌和94%的肺癌得到了独立数据库的验证。因此,本研究模型可作为预测miRNA-疾病潜在关联的可靠模型。 展开更多
关键词 链路预测 高斯相互作用谱核相似性 卷积运算 分类特征 图迭代 无向图特征 十折交叉验证
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