【摘 要】
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目的探讨图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCNN)利用PPI网络对组学数据的分类预测效能。方法通过模拟实验和实例研究,对GCNN、随机森林、支持向量机和多层感知机共四种方法的分类效果进行比较。结果模拟实验结果显示,即便在样本量和网络中节点数量较少时,GCNN的分类效能也明显优于其他三种方法,并且随着节点数量的增加而不断提高。实例研究表明,利用STRING网络,GCNN的分类效能最优。结论GCNN在组学数据的研究中极具潜力,值得进一步研究。
【机 构】
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哈尔滨医科大学卫生统计学教研室,默沙东研发（中国）有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(81973149,81773551)。
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目的探讨图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCNN)利用PPI网络对组学数据的分类预测效能。方法通过模拟实验和实例研究,对GCNN、随机森林、支持向量机和多层感知机共四种方法的分类效果进行比较。结果模拟实验结果显示,即便在样本量和网络中节点数量较少时,GCNN的分类效能也明显优于其他三种方法,并且随着节点数量的增加而不断提高。实例研究表明,利用STRING网络,GCNN的分类效能最优。结论GCNN在组学数据的研究中极具潜力,值得进一步研究。
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