公开(公告)号：CN116741269A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310505258.6

申请日：2023-05-08

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 彭玮 ,  喻飘芳 ,  许馨玥 ,  戴伟

IPC: G16B20/50 ,  G16B25/00 ,  G16B40/00 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种融合基因特征和图卷积预测个性化癌症驱动基因的方法，属于系统生物学技术领域。本发明首先通过在基因‑基因网络中执行Deepwalk算法，学习到此网络中蕴含了节点多阶邻居信息的基因结构特征。然后，利用图卷积网络实现癌症样本亚型的预测，提取模型的参数，通过与癌症亚型预测任务关联起来可以得到融合了癌症样本亚型信息的基因特征。然后在构建的基因‑样本关联矩阵中执行图卷积学习得到基因和样本节点的邻居特征和自身特征。最后通过对得到的4个特征加权得到基因的融合特征。接下来我们通过线性相关系数解码器实现基因‑样本关联矩阵的重构，从而实现样本个性化癌症驱动基因的预测。