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摘要：本发明属于生物信息技术领域，为了解决现有的miRNA与疾病的关联关系预测中无法挖掘潜在联系的问题，提出了miRNA‑疾病关联关系预测方法、系统、设备及介质，结合多阶卷积操作得到miRNA低阶特征和疾病低阶特征的拼接特征，结合超图卷积操作得到miRNA高阶特征和疾病高阶特征的拼接特征，将上述两种拼接特征与miRNA‑疾病相互作用特征进行特征融合，通过三种通道获取的特征并融合的方式，能够有效地捕捉相似miRNA和相似疾病之间的关系，并联同miRNA与疾病的关联关系信息进行协同编码，有效提高后续miRNA与疾病关联关系预测的准确性。

主权项：1.miRNA-疾病关联关系预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取miRNA-疾病二部图、疾病的相似度和miRNA的相似度；基于所述miRNA的相似度和所述疾病的相似度，分别以miRNA和疾病作为节点，构建miRNA关系图和疾病关系图；并将所述miRNA关系图和所述疾病关系图分别进行多阶图卷积操作后进行拼接，得到miRNA低阶特征和疾病低阶特征的拼接特征；基于所述miRNA的相似度和所述疾病的相似度，构建miRNA的高斯相似性图和疾病的高斯相似性图，并将所述miRNA的高斯相似性图和所述疾病的高斯相似性图，分别进行超图卷积操作后进行拼接，得到miRNA高阶特征和疾病高阶特征的拼接特征；计算所述miRNA-疾病二部图中节点的度，以及节点的邻居平均相似度，将节点的邻居平均相似度与对应的节点的度映射到同一维度后进行拼接，得到miRNA-疾病相互作用特征；通过采用内置偏置的Transformer编码器和内嵌式残差连接，将miRNA低阶特征和疾病低阶特征的拼接特征、miRNA高阶特征和疾病高阶特征的拼接特征和miRNA-疾病相互作用特征直接相加得到初步融合特征；并将个自注意层平行排列，形成多头注意层，并在注意层的输出中加入一个带有门控机制的线性层，作为一种内嵌式残差连接，最后输出miRNA和疾病的融合特征；以所有miRNA和疾病为节点，任一miRNA与任一疾病连边，将miRNA和疾病的融合特征作为miRNA-疾病二部图的节点的初始特征，构造miRNA-疾病完全二部图，将miRNA-疾病完全二部图通过一个6层的图卷积网络GCN得到最终的融合特征；将miRNA-疾病关联关系分类问题表示为miRNA-疾病二部图的边分类问题；将miRNA-疾病完全二部图中每一条边所关联的miRNA和疾病的融合特征做哈达玛积，得到的结果作为该边的边特征，随后通过多层MLP层对该边对应的miRNA-疾病相关联的概率预测结果。

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百度查询： 山东大学 miRNA-疾病关联关系预测方法、系统、设备及介质