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申请/专利权人：齐齐哈尔大学

摘要：一种circRNA‑疾病关联预测系统，涉及生物信息学技术领域。本发明是为了解决现有circRNA‑疾病关联预测方法还存在预测准确率低的问题。本发明包括：根据已知circRNA‑疾病关联关系构建circRNA‑疾病关联矩阵R；获取疾病间的语义相似度得分、circRNA间的功能相似性值；获取疾病间的集成相似性值和circRNA间的集成相似性值；将疾病特征向量和circRNA特征向量组合为circRNA‑疾病对样本，获得正样本集和负样本集；利用正样本集和R训练自编码器；将负样本集输入训练好的自编码器中获得负样本特征集；利用正样本特征集和R训练Node2vec分类器；在负样本特征集中查找待预测circRNA‑疾病对特征，将待预测circRNA‑疾病对特征输入到circRNA‑疾病关联关系预测模型，获得待预测circRNA‑疾病对的关联概率。本发明用于预测circRNA‑疾病关联概率。

主权项：1.一种circRNA-疾病关联预测系统，其特征在于所述系统包括：circRNA-疾病关联网络构建模块、疾病语义相似度得分获取模块、circRNA功能相似性值矩阵获取模块、集成相似性值获取模块、正负样本集获取模块、正样本特征集获取模块、负样本特征集获取模块、circRNA-疾病关联关系预测模型获取模块、circRNA-疾病关联关系预测模块；所述circRNA-疾病关联网络构建模块用于根据已知circRNA-疾病关联关系构建circRNA-疾病关联矩阵R，并将circRNA-疾病关联矩阵R中的疾病发送给疾病语义相似度得分获取模块，将circRNA-疾病关联矩阵R中的circRNA发送给circRNA功能相似性值矩阵获取模块，将circRNA-疾病关联矩阵R发送给正样本特征集获取模块和circRNA-疾病关联关系预测模型获取模块；所述疾病语义相似度得分获取模块用于获取疾病间的语义相似度得分，并将疾病间的语义相似度得分矩阵发送给集成相似性值获取模块；所述circRNA功能相似性值矩阵获取模块用于获取circRNA间的功能相似性值，并将circRNA间的功能相似性值矩阵发送给集成相似性值获取模块；所述集成相似性值获取模块利用疾病间的语义相似度得分获取疾病间的集成相似性值，利用circRNA间的功能相似性值获取circRNA间的集成相似性值，并将疾病间的集成相似性值和circRNA间的集成相似性值发送给正负样本集获取模块；所述正负样本集获取模块利用疾病间的集成相似性值构建疾病特征向量，利用circRNA间的集成相似性值构建circRNA特征向量，并将疾病特征向量和circRNA特征向量组合为circRNA-疾病对样本，为circRNA-疾病对样本设定0或1标签，标签为1的circRNA-疾病对组成正样本集，标签为0的circRNA-疾病对组成负样本集，并将正样本集发送给正样本特征集获取模块，负样本集发送给负样本特征集获取模块；所述正样本特征集获取模块采用自编码器，利用正样本集和circRNA-疾病关联矩阵R作为训练集，利用训练集训练自编码器，获得训练好的自编码器和正样本特征集，并将训练好的自编码器参数发送给负样本特征集获取模块，正样本特征集发送给circRNA-疾病关联关系预测模型获取模块；所述负样本特征集获取模块上部署自编码器并按照正样本特征集获取模块获得的训练好的自编码器参数更新参数，将负样本集输入到训练好的自编码器中获得负样本特征集，将负样本特征集发送给circRNA-疾病关联关系预测模块；所述circRNA-疾病关联关系预测模型获取模块利用正样本特征集和circRNA-疾病关联矩阵R训练Node2vec分类器，将训练好的Node2vec分类器作为circRNA-疾病关联关系预测模型，将circRNA-疾病关联关系预测模型参数发送给circRNA-疾病关联关系预测模块；所述circRNA-疾病关联关系预测模块上部署Node2vec分类器，Node2vec分类器的参数根据circRNA-疾病关联关系预测模型参数同步更新；所述circRNA-疾病关联关系预测模块用于获取待预测circRNA-疾病对，并利用负样本特征集获得待预测circRNA-疾病对特征，将待预测circRNA-疾病对特征输入到circRNA-疾病关联关系预测模型，获得待预测circRNA-疾病对的关联概率。

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