基于多样性生物关联网络的miRNA-疾病关联预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多样性生物关联网络的miRNA‑疾病关联预测方法及系统，包括：利用多种相似性视图、miRNA和疾病之间的多样性关联信息，构建图注意力网络GAT，通过注意力机制聚合miRNA和疾病的多种关联信息，得到嵌入的miRNA和疾病的多样性特征；根据已被证实的lncRNA和疾病、miRNA和疾病、lncRNA和miRNA之间的关联构建图卷积网络GCN，利用改进GCN算法聚合多种节点的高阶邻居信息，得到嵌入的miRNA和疾病的多种类特征；聚合嵌入的miRNA和疾病的多样性特征和嵌入的miRNA和疾病的多种类特征，获得最终节点表征；基于最终节点表征，预测miRNA与疾病对的关联概率。本发明专利技术构建两种网络，同时实现了多种类节点和多样性关联的miRNA‑疾病关联预测，这对发掘潜在的miRNA与疾病关联关系十分有意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能与生物学相结合的，特别是涉及基于多样性生物关联网络的mirna-疾病关联预测方法及系统。

技术介绍

1、mirna(microrna，微小核糖核酸)是一类内生的、长度约为20-24个核苷酸的小rna，其在细胞内具有多种重要的调节作用。近年来，大量的生物学实验强烈表明，mirna在理解疾病的发病机制中发挥着重要的作用。mirna-疾病关联的发现有利于疾病的诊断和治疗。由于通过生物实验来推断这些关联是耗时和昂贵的。

2、最新的解决方法是采用相似性计算方法，计算mirna之间及疾病之间的相似性关系，以构建相似性网络，进而通过相似性网络模型预测mirna与疾病的关联关系。此外，图卷积网络(gcn)在链接预测问题上表现出优异的性能，已成功应用于mirna-疾病关联预测。

3、基于相似性度量的模型可以很好地预测mirna-疾病的相关性，但它们往往过度依赖于相似性评分，需要对相似度有精准的度量，模型局限性较大。基于gcn的模型方法只考虑一层的一阶邻域信息，而不能从高阶邻域信息中直接捕获信息，无法通过信息传播来学习mirna和本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多样性生物关联网络的miRNA-疾病关联预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多样性生物关联网络的miRNA-疾病关联预测方法，其特征在于，聚合多种节点的高阶邻居信息，包括：利用改进GCN算法融合混合邻域信息，一次汇聚多阶邻居信息；

3.根据权利要求1所述的一种基于多样性生物关联网络的miRNA-疾病关联预测方法，其特征在于，聚合所述嵌入的miRNA和疾病的多样性特征和所述嵌入的miRNA和疾病的多种类特征，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于多样性生物关联网络的miRNA-疾病关联预测方法，其特征在于，...

【技术特征摘要】

1.一种基于多样性生物关联网络的mirna-疾病关联预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多样性生物关联网络的mirna-疾病关联预测方法，其特征在于，聚合多种节点的高阶邻居信息，包括：利用改进gcn算法融合混合邻域信息，一次汇聚多阶邻居信息；

3.根据权利要求1所述的一种基于多样性生物关联网络的mirna-疾病关联预测方法，其特征在于，聚合所述嵌入的mirna和疾病的多样性特征和所述嵌入的mirna和疾病的多种类特征，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于多样性生物关联网络的mirna...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁乔，郭晁瑞，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：