一种多尺度双通道图卷积网络用于癌症驱动基因识别

本发明公开了一种多尺度双通道图卷积网络用于癌症驱动基因识别，属于生物信息技术领域。本发明首先将异亲生物分子网络、网络中基因节点特征以及使用个性化PageRank算法生成的辅助网络输入至主模块，通过多层次特征提取模块实现局部‑全局特征的自适应融合，接着采用改进的图注意力卷积网络（GAT）分别处理基因间不同类型的关联，随后通过增强型双通道交互模块实现两个通道间的动态信息交互，最后利用双重残差连接和自适应权重融合多层次特征，形成综合表示各基因被预测为癌症驱动基因的概率分数，根据预测得分识别癌症驱动基因。本发明克服了异亲生物分子网络在捕获多尺度特征表示和处理异亲网络的全局结构信息方面仍存在局限性的问题，提高了癌症驱动基因识别的准确性。