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摘要：本发明公开了一种基于特征融合代理注意力图卷积网络的piRNA‑疾病关联预测方法，包括以下步骤：首先，将piRNA序列相似性和piRNA高斯互作核相似性信息整合，将疾病语义相似性和疾病高斯互作核相似性信息整合，利用整合后的相似性信息与piRNA‑疾病关联信息构建异构网络。其次，将异构网络输入到图卷积网络中提取特征，对特征按照维度分组后分别输入到特征转换网络进行特征空间转换，以提取初始特征。然后，将初始特征作为输入，利用Topk图池化方法重构特征，以构建特征子图。最后，将特征子图与初始特征利用特征融合代理注意力机制融合，并通过计算余弦相似性得到piRNA‑疾病关联重构分数。本发明创建的特征融合代理注意力机制方法实现了更加准确的piRNA‑疾病关联预测效果。
主权项：1.一种基于特征融合代理注意力图卷积网络的piRNA-疾病关联预测方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1：引入Topk图池化方法，对转换特征空间后的piRNA和疾病的初始特征筛选以构建特征子图；步骤2：提出特征融合代理注意力机制，将特征子图作为代理令牌与初始特征融合，并通过计算余弦相似性得到piRNA-疾病关联重构分数。
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百度查询： 曲阜师范大学 一种基于特征融合代理注意力图卷积网络的piRNA-疾病关联预测方法
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