融合元路径语义依赖与迁移学习的证候基因关系预测方法

本发明提供一种融合元路径语义依赖与迁移学习的证候基因关系预测方法，属于基于深度学习的生物信息处理技术领域，本发明以深度迁移学习中的双流微调结构为核心框架，通过建立两个迁移学习任务：1)源域为疾病基因预测；目标域为证候基因预测；2)源域为症状基因预测；目标域为证候基因预测，通过源域任务上的训练，迁移到目标域的证候基因预测问题上，实现目标域零样本场景下的证候基因关系预测。在迁移学习的主体网络，通过我们设计的证候知识图谱嵌入学习、元路径的语义嵌入学习、多阶元路径的嵌入聚合，实现了关系元路径的语义依赖学习，同时设计了基于张量分解的关系的预测打分，实现证候基因的预测打分。