[发明专利]一种基于融合神经网络的LncRNA-疾病关联预测方法在审
| 申请号： | 202211451740.8 | 申请日： | 2022-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN115691817A | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 李巧君;杨伟;李江岱;庞士昱;石晨;冯贤菊 | 申请（专利权）人： | 河南工业职业技术学院 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 473000 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于融合神经网络FNN（Fusion Neural Networks，FNN）和栈式自编码器（Stacked Autoencoder，SAE）的LncRNA‑疾病关联预测方法，属于LncRNA与疾病关联预测技术领域。首先，整合LncRNA功能相似性、疾病语义相似性、LncRNA‑疾病互作、LncRNA‑miRNA相互作用以及miRNA‑疾病关联多源数据构建特征矩阵；其次，基于SAE模块学习LncRNA‑疾病对的低维网络表示，基于融合神经网络FNN模块进行高阶特征的提取，学习LncRNA‑疾病时间依赖和共享参数的高级特征，两个模块都经过全连接层和softmax层，得到LncRNA‑疾病的相关可能性即关联得分；最后，赋予两个模块的预测分值不同的权值，对分值进行加权融合得到预测得分，从而筛选出与疾病关联的潜在LncRNA，为科研人员确定与疾病关联的候选LncRNA提供辅助决策。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 融合 神经网络 lncrna 疾病 关联 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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