基于GCN和集成学习预测潜在关联的环状RNA-疾病对的方...
公开
摘要
本发明公开了一种基于GCN和集成学习预测潜在关联的环状RNA‑疾病对的方法，包括：整合实验证实相关联的环状RNA‑疾病对，根据涉及到的环状RNA和疾病从相应数据库中获取序列信息和语义信息；利用图卷积神经网络并基于关联信息，环状RNA的相似性以及疾病间的相似性信息提取环状RNA的特征以及疾病的特征；构建正负样本平衡的数据集，并用其训练4基本分类器，并利用集成学习中的平均法结合策略对此些分类器集成并对所有未验证的环状RNA‑疾病对做出预测。本发明可以有效的基于已知的环状RNA‑疾病对信息预测潜在关联的环状RNA疾病对，提高预测模型的性能，为生物实验提供最有可能关联的环状RNA‑疾病对，从而促进相关生物实验的发展。
基本信息
专利标题 ：
基于GCN和集成学习预测潜在关联的环状RNA-疾病对的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114582508A
申请号 ：
CN202210215060.X
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郑春厚左宗兰曹瑞芬夏俊峰苏延森
申请人 ：
安徽大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号
代理机构 ：
合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
叶洋军
优先权 ：
CN202210215060.X
主分类号 ：
G16H50/30
IPC分类号 ：
G16H50/30 G16H50/70 G16B40/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H50/00
专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病
G16H50/30
用于计算健康指数; 个人健康风险评估
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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