公开(公告)号：CN115798598B

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202211461527.5

申请日：2022-11-16

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 宁乔 ,  赵尧淼 ,  吴鸣 ,  郭晁瑞

IPC: G16B40/20 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供了一种基于超图的miRNA‑疾病关联预测模型及方法，涉及计算机生物信息技术领域，首先对miRNA和疾病构建多种相似性网络，进行相似性特征提取，针对miRNA与疾病对构建包含一定数量超节点的超图，发掘有价值的潜在特征，然后自适应学习节点特征并通过注意力融合多个通道的特征，获得最终的特征表示以预测关联得分。本发明不仅采用注意力机制融合来自不同相似性网络和来自多个通道的特征表示，还引入超节点建立miRNA与疾病节点间更高质量的连接，构建超图自适应学习节点特征表示。本发明针对所有miRNA与疾病对构建超图，并非单纯依靠已知关联关系，这对发掘潜在的miRNA与疾病关联关系是十分有意义的，对于实际疾病诊断与治疗以及后续药物的研发存在一定价值。

公开(公告)号：CN116189757A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211567784.7

申请日：2022-12-07

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 宁乔 ,  王悦 ,  赵尧淼 ,  郜俊

IPC: G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种药物‑靶点相互作用预测方法和系统，从药物、蛋白质的邻居信息及子图出发，提取药物、蛋白质的初始特征，与现有通过全局信息进行属性挖掘的方法不同，更多地关注药物、蛋白质周围的局部信息，提高了特征的质量及有效性。本发明通过药物‑蛋白质对构建多视图网络，将药物‑蛋白质对看成一个整体进行全面、多角度地信息挖掘，获得药物‑蛋白质对的整体特征表示，充分地考虑了药物‑蛋白质之间的结合关系，并且可以将未知的药物或蛋白质添加进网络中，进而对其进行学习预测。本发明有助于提高药物‑蛋白质预测准确度，对发掘潜在的药物‑蛋白质相互作用关系十分有意义，对于实际疾病诊断与治疗以及后续药物的研发存在一定价值。

公开(公告)号：CN115798598A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211461527.5

申请日：2022-11-16

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 宁乔 ,  赵尧淼 ,  吴鸣 ,  郭晁瑞

IPC: G16B40/20 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供了一种基于超图的miRNA‑疾病关联预测模型及方法，涉及计算机生物信息技术领域，首先对miRNA和疾病构建多种相似性网络，进行相似性特征提取，针对miRNA与疾病对构建包含一定数量超节点的超图，发掘有价值的潜在特征，然后自适应学习节点特征并通过注意力融合多个通道的特征，获得最终的特征表示以预测关联得分。本发明不仅采用注意力机制融合来自不同相似性网络和来自多个通道的特征表示，还引入超节点建立miRNA与疾病节点间更高质量的连接，构建超图自适应学习节点特征表示。本发明针对所有miRNA与疾病对构建超图，并非单纯依靠已知关联关系，这对发掘潜在的miRNA与疾病关联关系是十分有意义的，对于实际疾病诊断与治疗以及后续药物的研发存在一定价值。