基于图神经网络的基因调控网络构建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图神经网络的基因调控网络构建方法及系统，本发明专利技术通过链接预测和图神经网络的方式构建基因调控网络，结合了封闭子图和封闭子图标签矩阵作为输入特征的一部分，取代基于强假设的启发式方法，可以避免假设失效带来的负面影响，同时使神经网络可以能识别每个节点在图中的重要作用，再使用高效的图卷积层和排序池化层可以显著提高图神经网络链接预测的准确度。通过本发明专利技术，可以构建疾病的基因调控网络以发现与疾病相关的基因，从而提供潜在的药物靶点，从而达到治疗该疾病的效果。疾病的效果。疾病的效果。

【技术实现步骤摘要】
基于图神经网络的基因调控网络构建方法及系统


[0001]本专利技术涉及深度学习领域，具体涉及一种基于图神经网络的基因调控网络构建方法及系统。

技术介绍

[0002]随着基因组研究的不断发展，探索基因调控网络成为基因组学的重大挑战之一，并成为生物学研究的主要焦点。基因调控网络主要描述了细胞内或一个基因组内的基因之间的相互作用，简单来说就是描述了生物体内控制基因表达的机制。研究基因调控网络可以为很多生物学领域提供保障，例如药物设计或其他医学相关领域。这些领域需要基因调控网络来提供对活细胞中细胞过程的清晰洞察和理解。这是因为基因及其产物之间的相互作用在许多分子过程中发挥着重要作用。同时，单细胞RNA测序技术允许在单细胞分辨率下解析基因表达，这极大的促进了转录组学的研究，也使得推断基因调控网络有了新方法。因此使用单细胞测序数据来构建基因调控网络成为了新的热点问题。
[0003]近些年来在使用单细胞RNA测序数据推断基因调控网络中取得不错效果的是基于线性常微分方程和线性回归领域的变换架构和基于熵的异构生物信息聚合评分方法。这些方法都未将图结构信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络的基因调控网络构建方法，其特征在于，包括：获取一个细胞或一个基因组的基因测序数据，基于获取的基因测序数据构建图表示；提取感兴趣的中心基因，并基于图表示获取中心基因周围的链接基因，将中心基因与链接基因两两组成基因对；构建每一基因对的输入特征，所述输入特征包括基因信息矩阵和图表示中的邻接矩阵，所述基因信息矩阵由特征信息矩阵、基因对的封闭子图和封闭子图标签矩阵拼接构成；所述特征信息矩阵由图表示中每一基因的显性特征和隐性特征拼接构成；将每一基因对的输入特征输入至训练好的图神经网络，输出获得预测的基因对的链接关系，根据所有基因对的链接关系构建获得基因调控网络。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于图表示，采用广度优先搜索算法获取中心基因周围的链接基因。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基因的显性特征为基因在细胞或基因组中的表达量，隐性特征为采用node2vec算法构建的节点嵌入特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基因对的封闭子图和封闭子图标签矩阵通过如下方法构建：将基因对作为中心节点加入列表L的头部；在图表示中寻找与任意一个中心节点距离为k的节点，k∈{1,2,
…
,h}，加入到列表L的末尾，重复h次，每次重复k都会加1，构建获得封闭子图；对封闭子图中的每个节点给予标签值，构建获得封闭子图标签矩阵。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对封闭子图中的每个节点给予标签值，其中，中心节点的标签值为1，封闭子图中除中心节点外的其他节点的标签值表示为：;其中为中心节点，i为封闭子图中除中心节点外的其他节点，,是节点i到中心节点的距离；，若出现或，则节点标签为0，表示取余数。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱闻韬，杜志强，黄海亮，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：