一种代谢物-疾病关联预测方法

一种代谢物‑疾病关联预测方法，属于生物信息学技术领域。本发明利用代谢物组学信息构建了代谢物‑疾病‑基因的多源融合异构网络，不仅考虑了不同生物物质之间的关系，还解决了矩阵稀疏性问题，并提出了局部‑全局特征提取模型LGDFE，从全局和局部连个角度提取多源融合异构网络中的深层次关系，有效解决了传统方法难以充分挖掘代谢物与疾病之间深层次联系的问题，又使用了深度学习算法CNN来预测数据，能够自动融合不同层次的特征、降低普通分类器的参数复杂性，有利于预测代谢物和疾病的未知关联，提高了预测效率，且本发明无需通过大量实验获取代谢物和疾病之间的关联关系，显著降低实验成本。