摘要
本发明属于生物信息技术领域,涉及一种非编码RNA与疾病关联预测的优化方法,包括:获取疾病和非编码RNA的关联矩阵,根据关联矩阵构造相似性矩阵,根据关联矩阵与相似性矩阵,构建异构图;对异构图进行数据处理,生成不同视图,将不同视图分别输入融合GCN的编码器,获取嵌入特征向量;融合GCN的编码器利用第一训练集训练获得;第一训练集包括:原始视图;基于嵌入特征向量,获取疾病与非编码RNA的关联信息。本发明基于自监督的图对比学习的方式充分捕捉节点特征,实现高精度的lncRNA‑disease关联预测。
技术关键词
异构
疾病
XGBoost模型
编码器
训练集
样本
矩阵
生物信息技术
重构
节点特征
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数据
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