发明专利已授权

基于增强的超图卷积自编码算法的miRNA-疾病关联预测方法

Name: 基于增强的超图卷积自编码算法的miRNA-疾病关联预测方法
Brand: 广东工业大学
SKU: 202310121363X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310121363.X 📄 发布日：2026/10/13

著录项目信息

申请日

2023-02-14

公开号

CN116343927A

公开日

2023-06-27

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16B40_00

IPC 分类号

G16B40_00 , G06F18_22 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图神经网络生物信息学

应用场景

疾病预测, 生物医药, 精准医疗, 药物研发, 生物信息分析

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摘要

本发明提供了一种基于增强的超图卷积自编码算法的miRNA‑疾病关联预测方法，包括以下步骤：S1：获取miRNA‑疾病的邻接矩阵A，通过miRNA‑疾病邻接矩阵来描述二者的关联关系；S2：通过邻接矩阵A分别计算出miRNA高斯相似性MG、miRNA余弦相似性MC、疾病高斯相似性DG和疾病余弦相似性DC，将它们分别作为miRNA的特征和疾病的特征；S3：根据高斯相似性，使用加权K近邻获取图隐藏关联信息，以此得到增强的超图关联矩阵；S4：将miRNA的特征和疾病的特征通过全连接层映射到同一个域空间，使用超图卷积的方式训练得到嵌入特征；S5：对嵌入特征使用一个双线性解码器进行解码，计算其关联评分，本发明可以更准确地预测miRNA‑疾病的关联信息。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种多阶相似性融合学习的微生物-疾病关联性预测方法

当前第 / 件

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