本发明公开了一种基于图表示学习的环状RNA‑疾病关联预测方法、移动设备及存储介质,该方法包括:基于环状RNA及相关信息构建环状RNA的异构网络,所述异构网络包括环状RNA节点和疾病节点;将异构网络中各个节点的特征随机初始化后输入图表示学习模型,通过所述图表示学习模型按预设流程学习各个节点的表示向量;基于环状RNA节点的...
1、本发明提供一种基于图表示学习的环状rna-疾病关联预测方法、装置及存储介质,旨在提高异构网络的灵活性,使得图表示学习模型获得更丰富的节点表示,提高环状rna-疾病预测的准确性。 2、为实现上述目的,本发明提供一种基于图表示学习的环状rna-疾病关联预测方法,所述方法包括: 3、基于环状rna及相关信息构建环状rna的异...
本发明公开了一种环状RNA和疾病关联预测方法,使用图嵌入和动态卷积自动编码器等深度学习技术,对疾病语义相似度,高斯轮廓交互核,表达谱相似度,Jaccard相似度等生物学信息进行数据融合,然后将描述符依次通过加速属性网络嵌入(AANE)算法和DCAEs算法对描述符进行低维和深层特征的提取,最后使用旋转森林分类器来预测潜在的...
lei等人依据已知环状rna疾病关联关系计算环状rna和疾病的高斯交互谱相似性,并根据疾病基因关系计算疾病功能相似性,依靠环状rna基因关联以及基因本体信息计算环状rna语义相似性,融合疾病相似性网络、环状rna相似性网络和环状rna疾病关联网络,最后采用基于图的路径算法预测环状rna与疾病关联的概率值。 6.2)基于机器学习算法。yan...
和疾病网络中提取节点特征;将环状RNA,miRNA和疾病分别作为3种异构节点,根据不同类型节点间的关联建立3种异构边,构建多源异质网络;采用异构图神经网络模型,提取多源异质网络各节点的聚合特征;基于聚合特征预测多源异质网络中潜藏的环状RNA疾病关联.本发明有效预测多源数据中潜藏的元路径,提高模型的精准度,且具有稳定的预测...
本发明提供一种基于深度矩阵分解的环状RNA疾病关联预测方法,本发明通过相似核融合,整合已知circRNA与疾病的相似性,引入WKNKN算法来重构circRNA疾病关联矩阵,消除缺失未知关联对本发明方法的影响,最后利用奇异值分解和深度学习技术提取线性和非线性circRNA与疾病的特征,最后通过S型函数,得到最终的预测结果.孙宇平...
本发明公开了一种基于GCN和集成学习预测潜在关联的环状RNA疾病对的方法,包括:整合实验证实相关联的环状RNA疾病对,根据涉及到的环状RNA和疾病从相应数据库中获取序列信息和语义信息;利用图卷积神经网络并基于关联信息,环状RNA的相似性以及疾病间的相似性信息提取环状RNA的特征以及疾病的特征;构建正负样本平衡的数据集,并...