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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明提出了一种基于图神经网络的蛋白质K个最相似邻居查找方法。这种方法的目的是在样本的特征空间中查找与查询点特征最相似的K个邻居,从而对蛋白质的潜在相似关系进行挖掘。提出的方法是一种节点特征嵌入的图神经网络模型，它可以充分利用蛋白质之间的相互作用关系的网络拓扑特征、蛋白质的氨基酸序列、物化性质和几何性质等特征，并生成蛋白质节点的特征向量。根据节点特征向量求解蛋白质的K个最相似邻居。该图神经网络由图卷积神经网络、图注意力网络、和目标函数和近邻求解模块组成。K个最相似邻居是查找到达目标节点的欧式距离最短或与目标节点最相似的K个节点。实验结果表明本发明提出的方法在挖掘蛋白质的K个最相似邻居问题上可以得到较高的准确率。
主权项：1.一种基于图神经网络的蛋白质K个最相似邻居查找方法，其特征在于，包括以下步骤：第1步、获取蛋白质的氨基酸序列、物化性质和几何性质特征，具体包括获取蛋白质的氨基酸序列的编码表示特征F1、获取蛋白质的物化性质的编码表示特征F2、获取蛋白质的几何性质的编码表示特征F3；第2步、特征融合和构建蛋白质相互作用关系网络PPI，具体包括特征融合得到高维特征F、构建蛋白质相互作用关系网络PPI；第3步、构建图神经网络模型，具体包括结合负采样和正负样本平衡方法来构建数据集、通过MLP层提取更复杂的特征、通过图卷积层提取结构信息、通过图注意力层加强节点特征的聚合和传播、进行推理预测、生成蛋白质的最终嵌入特征；第4步、计算蛋白质的K个最相似邻居，具体包括选择距离度量方法、计算距离、选择K近邻。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于图神经网络的蛋白质K个最相似邻居查找方法
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