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摘要：本发明属于计算机辅助疾病诊断领域，具体是基于多模态协同表示学习的piRNA‑疾病关联的识别方法，该方法通过融合piRNA‑disease关联信息以及piRNA和疾病的多源相似性信息构建综合的异构网络；将异构网络表示学习模块、关联网络表示学习模块和多视图表示学习模块的特征进行融合，构建一个集成多模态的piRNA‑disease关联对特征表示，基于全连接神经网络来预测piRNA与疾病之间的关联置信度。本发明充分挖掘了来自piRNA和疾病的五种多源相似性信息；从不同视角引入了三种协同表示学习模块，通过各模块之间的相互作用与补充，使得MCRL‑PDA能够更加精确的捕获piRNA与疾病之间的复杂关系。本发明多源相似性融合和多模块表示学习的方法可以有效提高MCRL‑PDA识别不同实体间复杂关系的能力。
主权项：1.基于多模态协同表示学习的piRNA-疾病关联的识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S101：融合piRNA-disease关联信息以及piRNA和疾病的多源相似性信息构建综合的异构网络；步骤S102：设计一个基于多头注意力机制的异构网络表示学习模块，捕获来自piRNA，disease节点的多样化特征；步骤S103：构建一个基于GCN的关联网络表示学习模块，以piRNA-disease关联网络为输入、集成的piRNA相似性网络PS、集成的disease相似性网络DS为特征，分别迭代更新节点的特征表示；步骤S104：基于扩张卷积设计一个多视图表示学习模块；步骤S105：将异构网络表示学习模块、关联网络表示学习模块和多视图表示学习模块的特征进行融合，构建一个集成多模态的piRNA-disease关联对特征表示，基于全连接神经网络预测piRNA与疾病之间的关联置信度。
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百度查询： 安徽农业大学 基于多模态协同表示学习的piRNA-疾病关联的识别方法
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