| 专利号 | 202311044372X | 申请日 | 2023-08-18 | 专利名称 | 一种基于图注意力网络的RNA-疾病相关性预测方法 |
| 授权日 | 2026-03-27 | 专利权人 | 鲁东大学 | 发明人 | 赵长波;周树森;柳婵娟;臧睦君;刘通;王庆军 |
| 主分类号 | G16B30/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于图注意力网络的RNA‑疾病相关性预测方法，旨在提高图注意力网络对RNA‑疾病相关性的预测性能。首先，使用图注意力网络的图络结构作为训练网络，基于PiRNA数据集构建图数据结构；其次，改变图的结构，把无向图的邻接矩阵转换成带权重的邻接矩阵，其中邻接矩阵的权重是基因出现的次数，同时允许邻接矩阵的主对角线有值；最后，将所有特征进行稀疏矩阵化后，输入到图注意力网络中，进行二分类，取概率最大的作为预测结果。piRNA在大多数癌症细胞中异常表达，这种基于图注意力网络的RNA‑疾病相关性预测方法能够提高预测的准确率，对于预防和治疗疾病具有重要意义。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 生物产业 生物医学工程产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
