龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：新疆大学
摘要：本发明提供一种基于全局和局部图表示学习的miRNA疾病关联预测方法，属于miRNA疾病关联预测技术领域。所述基于全局和局部图表示学习的miRNA疾病关联预测方法包括利用miRNA和疾病的多源信息计算多种相似性矩阵并进行融合，根据已知关联信息和融合的相似性特征，构建miRNA‑疾病属性二部图；使用图Transformer神经网络提取节点全局特征表示；使用自适应图卷积神经网络提取节点局部特征表示；对全局和局部特征表示进行融合，利用多层感知机分类器预测潜在的miRNA疾病关联；该方法通过融合节点的全局和局部特征表示，可以全面、深入刻画miRNA和疾病，实现高精度的预测，为科研人员确定miRNA疾病间的关联提供可信的候选miRNA。
主权项：1.一种基于全局和局部图表示学习的miRNA疾病关联预测方法，其特征在于，所述基于全局和局部图表示学习的miRNA疾病关联预测方法包括以下步骤：S1、利用多源信息计算疾病和miRNA的多种相似性矩阵，构建节点的综合相似性特征矩阵并进行融合；S2、根据融合的特征和已知的miRNA疾病关联，构建miRNA-疾病属性二部图；S3、根据属性二部图，利用图Transformer神经网络以提取节点的全局特征嵌入；S4、根据属性二部图，利用自适应图卷积神经网络为图中每个节点计算各自所需的特征平滑次数，以充分提取节点的局部特征嵌入，避免特征过平滑问题；S5、融合全局和局部特征，构建miRNA-疾病对特征表示，利用多层感知机分类器对潜在关联进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆大学 一种基于全局和局部图表示学习的miRNA疾病关联预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号