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申请/专利权人：四川省计算机研究院;成都信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于异构图神经网络和多组学的癌症药物反应预测方法，涉及癌症药物反应预测领域，其通过构建细胞‑药物异构图神经网络，并将异构图神经网络应用到癌症药物反应预测问题模型构建，能够有效地学习细胞系与癌症药物之间存在的复杂联系；并且融合多组学数据，从多组学角度全面地学习细胞系特征，使模型更符合生物学意义，具备更好的鲁棒性，提高了癌症药物反应预测的准确率。
主权项：1.一种基于异构图神经网络和多组学的癌症药物反应预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集细胞系组学特征数据和癌症药物分子指纹特征；其中细胞系组学特征数据为基因表达、MiRNA表达、DNA拷贝数和甲基化数据；S2、对收集的细胞系组学特征数据和癌症药物分子指纹特征分别进行预处理，得到预处理后的细胞系组学特征数据和预处理后的癌症药物分子指纹特征；S3、将同一细胞系对应的预处理后的DNA拷贝数、基因表达和MiRNA表达共同作为自动编码器的输入，将自动编码器的输出作为对应的低维表示；S4、构建异构图神经网络：将不同的细胞系和癌症药物分别作为异构图神经网络的节点，得到细胞系节点和癌症药物节点；根据预处理后的甲基化数据、预处理后的癌症药物分子指纹特征和已有标签构建节点之间的边，并基于低维表示与癌症药物分子指纹特征分别获取相应节点的初始特征表示；S5、通过多头注意力算法计算异构图神经网络中两个相邻节点的注意力向量；其中两个相邻节点分别为源节点和目标节点；S6、计算异构图神经网络中两个相邻节点之间的多头消息；S7、将同一对相邻节点的注意力向量和多头消息从源节点聚合到目标节点，并获取目标节点对应的输出，即得到细胞系节点的输出或癌症药物节点的输出；S8、将细胞系节点的输出和癌症药物节点的输出进行拼接，得到细胞系癌症药物对的特征；S9、通过训练后的全连接层对细胞系癌症药物对的特征进行分类预测，得到癌症药物反应预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省计算机研究院 成都信息工程大学 基于异构图神经网络和多组学的癌症药物反应预测方法
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