[发明专利]一种基于图卷积神经网络的lncRNA-蛋白质相互作用预测方法在审
| 申请号： | 202110313020.4 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN113241114A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 刘宏生;张力;衣利威;周威 | 申请（专利权）人： | 辽宁大学 |
| 主分类号： | G16B5/00 | 分类号： | G16B5/00;G16B30/10;G16B40/00;G16B50/00;G06N3/06 |
| 代理公司： | 沈阳杰克知识产权代理有限公司 21207 | 代理人： | 王洋 |
| 地址： | 110000 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的lncRNA‑蛋白质相互作用预测方法，包括以下步骤：步骤1：对数据进行预处理；步骤2：使用Smith‑Waterman算法计算各lncRNA之间的相似性，生成lncRNA的相似性矩阵；步骤3：使用高斯算法计算各lncRNA之间的高斯相似性，最终的相似性为SW相似性与高斯相似性加和取平均；步骤4：计算各蛋白质之间的相似性，得到蛋白质的相似性矩阵；步骤5：根据得到的相似性矩阵，利用图卷积神经网络提取序列的相似性特征，得到预测结果。本发明考虑到了序列间不同的相似性，利用图卷积模型对序列的相似性特征建模，有效地提取了序列间的相似性特征，更好地利用序列相似性提高了lncRNA‑蛋白质相互作用预测的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 lncrna 蛋白质 相互作用 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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