基于异构图学习的具有普适性和可解释性的潜在miRNA-疾病关联预测
摘要：使用计算模型，我们对miRNA-disease（miRNA疾病相互作用）进行预测，研究具有广泛学习和预测能力的异质图模型。我们构建了一个端到端的数据驱动模型来进行节点特征编码、图结构学习和二分类预测。实验结果表明，我们的方法优于现有的最先进方法，能够更好地评估指标并有效地解决未知miRNAs和疾病的问题。通过案例研究，我们进一步证明了我们可以可靠地检测没有MDA记录的疾病，并且预测可以得到一般和个案的解释。
作者：Yi Zhou, Meixuan Wu, Chengzhou Ouyang, Min Zhu
论文ID：2307.07957
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2023-08-29