一种预测lncRNA与疾病关联的方法

本发明公开了一种预测lncRNA与疾病关联的方法，涉及生物信息技术领域，该方法包括以下具体步骤：从生物数据库与文献采集多维度lncRNA相关数据，经清洗、处理缺失值和标准化，计算相似性矩阵等完成预处理，构建异构网络并优化，用GAT和变压器处理生成特征表示，经MLP分类预测，通过调参实现最佳效果；本发明通过有机结合异构网络、图注意力网络(GAT)和变压器的优势，能够全面且深入地捕捉长链非编码RNA(lncRNA)和疾病之间的复杂关系，不仅考虑了lncRNA和疾病之间的局部邻域关系，还捕捉了全局的长程依赖关系，显著提高了预测的准确性和可靠性。