【摘 要】
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分析疾病与基因、miRNA等生物实体之间的关联是生物研究领域的重要目标,然而利用海量的数据进行生物学实验成本过高。提出一种基于网络表示学习的关联预测算法,通过多源数据
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1936213,U1636207),上海市科委发展基金(19511121204,19DZ1200802),上海市科技创新行动计划项目(18511107800)。
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分析疾病与基因、miRNA等生物实体之间的关联是生物研究领域的重要目标,然而利用海量的数据进行生物学实验成本过高。提出一种基于网络表示学习的关联预测算法,通过多源数据集构建生物异质网络,并给出基于生成式对抗网络的异质网络表示学习算法学习鲁棒的向量表示,算法中的判别器和生成器考虑网络中的关系来捕获丰富的异质语义信息,并通过对抗学习进行训练,在此基础上通过衡量实体向量的相似性预测疾病和基因、miRNA之间的关联。实验结果表明,与HSSVM、GAN等算法相比,该算法在两个关联预测任务上均取得了最高的AUC值,具
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