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基于异质图注意力网络的miRNA与疾病关联预测算法
文献摘要：
众多实验表明,microRNA(miRNA)的异常表达与人类复杂疾病的产生和演化有关.识别miRNA与疾病间的关联有助于促进临床医学的发展.然而,传统的实验方法往往耗时耗力、效率低下,因此迫切需要高效的计算方法对miRNA与疾病间的潜在关联进行预测.本文提出了一种基于异质图注意力网络的端到端的计算模型来预测miRNA与疾病的关联.该方法通过多头注意力机制捕获异质邻居的结构和属性信息,并将其与中心顶点的属性信息进行融合,从而构建出更具表达能力的miRNA和疾病的特征嵌入,进而通过全连接层对miRNA与疾病间的潜在关联进行预测.5折交叉验证结果显示,该模型分别在HMDD v2.0和HMDD v3.0数据集上取得了93.52％和94.82％的AUC值.此外,关于食管肿瘤的病例研究结果显示,该模型预测的前50个miRNA中有48个得到了证实.上述实验结果表明,该模型可作为一种可靠的工具预测候选疾病的相关miRNA.
文献关键词：
图注意力网络;miRNA-疾病关联;异质图;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
李政伟;李佳树;尤著宏;聂茹;赵欢;钟堂波
作者机构：
中国矿业大学矿山数字化教育部工程研究中心,江苏徐州221116;中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116;西北工业大学计算机学院,陕西西安710129
文献出处：
引用格式：
[1]李政伟;李佳树;尤著宏;聂茹;赵欢;钟堂波-.基于异质图注意力网络的miRNA与疾病关联预测算法)[J].电子学报,2022(06):1428-1435
A类：
HMDD
B类：
异质图,图注意力网络,miRNA,疾病关联,关联预测,预测算法,microRNA,异常表达,联有,临床医学,实验方法,耗力,端到端,多头注意力机制,邻居,属性信息,顶点,表达能力,特征嵌入,全连接层,交叉验证,v2,v3,食管肿瘤,测候
AB值：
0.341172
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