公开(公告)号：CN117637019A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311657851.9

申请日：2023-12-06

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 滕志霞 ,  任鹏飞 ,  汪国华

IPC: G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G06N7/01 ,  G06N20/20

Abstract: 药物‑miRNA关联预测是药物开发领域重要的前沿研究问题。传统的方法首先根据先验的药物‑miRNA关联数据构建异构网络，再通过分析药物‑miRNA异构网络中的节点特征和拓扑关系进行药物‑miRNA关联预测。然而，先验的药物‑miRNA关联数据比较稀疏并且噪声较多，严重影响药物‑miRNA关联预测方法的准确率。针对这一问题，本发明提出了一种基于多通道稀疏处理的药物‑miRNA关联预测方法。首先，运用矩阵分解、有界核范数计算与图神经网络等多种方法构建多个数据处理通道；然后，利用上述数据处理通道分别对先验数据进行数据增强和降噪处理；最后，采用贝叶斯优化算法融合多通道数据并预测药物‑miRNA关联关系。本发明所提出的方法能够有效地提升药物‑miRNA关联预测的准确率，为深入挖掘药物与miRNA之间的潜在关联关系提供更加有效的工具。