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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明涉及生物信息学技术领域，具体涉及基于多角度学习知识图注意力网络的合成致死预测方法。该方法使用关于SL相互作用的最新数据库；提取与基因存在交互的多源邻居节点集合，利用知识图涟漪传播层传播实体嵌入；使用知识图关系注意力层和实体增强层对基因和实体的嵌入以及邻域信息进行评分、聚合与更新；利用差异对比层和知识图注意力层对每个基因嵌入表示迭代更新，得到最终基因嵌入表示；利用最终基因嵌入表示预测潜在的SL相互作用，得到最终结果。本发明利用知识图层级传播、涟漪传播层、基因‑实体交互和实体‑实体交互模块的混合视图学习到多种类型的实体信息以及知识图谱的拓扑结构，能有效预测SL作用能否实现。
主权项：1.一种基于多角度学习知识图注意力网络的合成致死预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：使用关于合成致死相互作用的最全面的最新数据库SynLethDB中包含基因在内的十一种实体和二十四种关系的知识图谱；提取与基因存在交互的多源邻居节点集合，利用知识图涟漪传播层来捕捉现有合成致死相互作用的偏好，以扩展实体嵌入表示；使用知识图关系注意力层和实体增强层，对特定于基因和实体的嵌入以及对应的邻域信息进行评分、聚合与更新，捕获知识图谱的高阶结构信息和相似性，稳定学习过程；利用差异对比层和知识图注意力层对每个基因嵌入表示迭代更新，得到最终基因嵌入表示；利用最终基因嵌入表示预测潜在的合成致死相互作用，得到最终结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 基于多角度学习知识图注意力网络的合成致死预测方法
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