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申请/专利权人：曲阜师范大学
摘要：本发明公开了一种基于分组特征转换图卷积网络的piRNA‑疾病关联预测方法，包括以下步骤：首先，将piRNA‑疾病关联数据、piRNA序列相似性数据、疾病语义相似性数据、高斯互作核相似性数据映射到二层异构网络中；其次，将异构网络作为分组特征转换图卷积网络的输入，对网络分组以提取piRNA和疾病的多组特征表示，通过特征转换网络将多组piRNA的特征转换到疾病的特征空间，同时引入层注意力机制，以解决图卷积神经网络不同层对节点特征贡献不一致的问题；最后，通过特征融合注意力机制将多组余弦相似性关联分数融合得到piRNA‑疾病关联重构分数。本发明创建的分组特征转换网络实现了更加准确的piRNA‑疾病关联预测效果。
主权项：1.一种基于分组特征转换图卷积网络的piRNA-疾病关联预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：创建了分组特征转换图卷积网络，对piRNA-疾病二层异构网络分组以提取piRNA和疾病的特征表示，通过特征转换网络将多组piRNA的特征转换到疾病的特征空间；步骤2：提出了特征融合注意力机制，对多组余弦相似性关联分数融合，得到piRNA-疾病关联重构分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 曲阜师范大学 一种基于分组特征转换图卷积网络的piRNA-疾病关联预测方法
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