公开(公告)号：CN114582508B

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202210215060.X

申请日：2022-03-04

Applicant: 安徽大学

Inventor： 郑春厚 ,  左宗兰 ,  曹瑞芬 ,  夏俊峰 ,  苏延森

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G16B40/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于GCN和集成学习预测潜在关联的环状RNA‑疾病对的方法，包括：整合实验证实相关联的环状RNA‑疾病对，根据涉及到的环状RNA和疾病从相应数据库中获取序列信息和语义信息；利用图卷积神经网络并基于关联信息，环状RNA的相似性以及疾病间的相似性信息提取环状RNA的特征以及疾病的特征；构建正负样本平衡的数据集，并用其训练4基本分类器，并利用集成学习中的平均法结合策略对此些分类器集成并对所有未验证的环状RNA‑疾病对做出预测。本发明可以有效的基于已知的环状RNA‑疾病对信息预测潜在关联的环状RNA疾病对，提高预测模型的性能，为生物实验提供最有可能关联的环状RNA‑疾病对，从而促进相关生物实验的发展。

公开(公告)号：CN114582508A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210215060.X

申请日：2022-03-04

Applicant: 安徽大学

Inventor： 郑春厚 ,  左宗兰 ,  曹瑞芬 ,  夏俊峰 ,  苏延森

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G16B40/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于GCN和集成学习预测潜在关联的环状RNA‑疾病对的方法，包括：整合实验证实相关联的环状RNA‑疾病对，根据涉及到的环状RNA和疾病从相应数据库中获取序列信息和语义信息；利用图卷积神经网络并基于关联信息，环状RNA的相似性以及疾病间的相似性信息提取环状RNA的特征以及疾病的特征；构建正负样本平衡的数据集，并用其训练4基本分类器，并利用集成学习中的平均法结合策略对此些分类器集成并对所有未验证的环状RNA‑疾病对做出预测。本发明可以有效的基于已知的环状RNA‑疾病对信息预测潜在关联的环状RNA疾病对，提高预测模型的性能，为生物实验提供最有可能关联的环状RNA‑疾病对，从而促进相关生物实验的发展。