一种基于自适应内容引导融合机制和多尺度门控卷积的miRNA-疾病关联预测方法

本发明设计了一种基于自适应内容引导融合机制和多尺度门控卷积的miRNA‑疾病关联预测方法。首先，计算了miRNA功能相似性、疾病语义相似性和它们的高斯交互谱核相似性，并通过自适应内容引导融合机制，调整各相似性矩阵权重，自动关注对预测任务有贡献的相似性信息。然后结合拉普拉斯普特征和Weisfeiler‑Lehman绝对角色编码特征通过多尺度门控卷积进行特征提取，最后将学习到的miRNA和疾病的特征表示连接起来，送入XGBoost分类器中进行训练和预测潜在miRNA和疾病关联。深入探究miRNA在疾病中的工作机制，对临床诊断和预防具有实际应用价值，同时推动了新型疗法的发现。