【摘 要】
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为了高通量识别新的药物-长链非编码RNA（Long non-coding RNA， lncRNA）关联，本文提出了一种基于图卷积网络模型来识别潜在药物-lncRNA关联的方法DLGCN（Drug-LncRNA Graph Convolution Network）。首先，基于药物的结构信息和lncRNA的序列信息分别构建了药物-药物和lncRNA-lncRNA相似性网络，并整合实验证实的药物-lnc
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（No.62172213，61872183）；
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为了高通量识别新的药物-长链非编码RNA（Long non-coding RNA， lncRNA）关联，本文提出了一种基于图卷积网络模型来识别潜在药物-lncRNA关联的方法DLGCN（Drug-LncRNA Graph Convolution Network）。首先，基于药物的结构信息和lncRNA的序列信息分别构建了药物-药物和lncRNA-lncRNA相似性网络，并整合实验证实的药物-lncRNA关联构建了药物-lncRNA异质性网络。然后，将注意力机制和图卷积运算应用于该网络中，学习药物和lncRNA的低维特征，基于整合的低维特征预测新的药物-lncRNA关联。通过效能评估，DLGCN的受试者工作特性曲线下面积（Area Under Receiver Operating Characteristic， AUROC）达到0.843 1，优于经典的机器学习方法和常见的深度学习方法。此外，DLGCN预测到姜黄素能够调控lncRNA MALAT1的表达，已被最近的研究证实。DLGCN能够有效预测药物-lncRNA关联，为肿瘤治疗新靶点的识别和抗癌药物的筛选提供了重要参考。
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