[发明专利]基于局部和全局特征的circRNA-疾病预测方法在审
| 申请号： | 202310186733.8 | 申请日： | 2023-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN116168838A | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 兰伟;李春灵;陈庆锋 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/20;G06N3/042;G06F18/25 |
| 代理公司： | 北京新科华领知识产权代理事务所(普通合伙) 16115 | 代理人： | 王丽 |
| 地址： | 530004 广西壮族*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明涉及系统生物学技术领域，具体涉及基于局部和全局特征的circRNA‑疾病预测方法。具体技术方案为：基于局部和全局特征的circRNA‑疾病预测方法，包括以下步骤：(1)构建circRNA‑疾病关联矩阵；(2)基于k跳封闭子图构造局部子图，对封闭子图进行打标签，将局部子图输入到图神经网络中进行局部特征提取；(3)通过分别计算circRNA和疾病的GIP和余弦相似度来获取全局特征；(4)多层感知机：得到局部特征和全局特征之后，通过多层感知机获得两个预测分数，通过加权获得最终的circRNA‑疾病预测分数。本发明解决了卷积图神经网络很难处理大图问题，以及基于局部和全局特征能有效地挖掘circRNA‑疾病网络的潜在特征，能较好地预测潜在的circRNA和疾病关联。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 全局 特征 circrna 疾病 预测 方法 | ||
【主权项】：
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