基于多目标粒子群优化的circRNA与特定临床表现关联识别方法

基于多目标粒子群优化的circRNA与特定临床表现关联识别方法，结合改进的多目标粒子群优化算法和节点邻居类型序列特征来预测circRNA‑特定临床表现关联。首先，利用circRNA和特定临床表现的相似性，通过跳跃和停留策略的随机游动异构图获取均衡的节点序列，并用word2vec获取节点邻居向量，获得初步的circRNA和特定临床表现嵌入。然后，使用改进的多目标粒子群优化算法(MOPSO)迭代搜索最优模型参数，确保模型的收敛性和Pareto前沿解的多样性。最后，将优化参数作为图注意网络的输入，进一步更新模型嵌入，将circRNA‑特定临床表现关联问题转化为图上的链接预测问题。结果显示，该方法性能优于其他方法，且预测的circRNA与特定临床表现关联关系通过案例研究验证，展示了其在生物医学中的潜力。