公开(公告)号：CN116959584A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310944945.8

申请日：2023-07-28

Applicant: 东北大学

Inventor： 何强 ,  乔伟 ,  赵欣怡 ,  李超 ,  王兴伟 ,  黄敏 ,  马连博 ,  滕月阳

IPC: G16B40/00 ,  G16B50/10 ,  G16H70/60 ,  G06F16/36 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于知识意识学习下的miRNA—疾病的关系预测方法，涉及生物信息技术领域。该方法首先构建miRNA—疾病关系网络和对应的知识图谱；并根据知识图谱构造知识流通池，使知识流通池中包含有不同节点在不同层次下的知识聚合信息，用来获取不同节点在特定聚合范围内节点的表示；再将关系网络中的疾病和miRNA节点的特征信息和知识流通池中获取到的特征信息投影到相同的向量空间中，并进行深度的融合后送入图卷积神经网络中进行训练和学习，得到关系网络中节点的最终嵌入表示；最后将从图卷积神经网络中得到的节点嵌入表示输入线性解码器，重构关系网络的链路；并通过计算关系网络的MSE函数损失，将关系网络在端到端的训练方式下进行训练。

公开(公告)号：CN116825384A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310772479.X

申请日：2023-06-28

Applicant: 东北大学

Inventor： 何强 ,  赵欣怡 ,  乔伟 ,  张莉 ,  王兴伟 ,  马连博 ,  滕月阳

IPC: G16H70/40 ,  G16H20/10 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于异构图卷积神经网络预测协同药物组合方法，涉及药物研发技术领域。该方法首先根据疾病药物历史作用数据，构建基于药物、药物组合、疾病的三部图；然后构建基于异构图卷积神经网络的协同药物组合预测模型：对于构建的三部图上的疾病、药物和药物组合节点，应用一个热编码来对三个邻接矩阵进行编码，并分别压缩为密集实值向量，构建异质图；在疾病和药物之间以及疾病和药物组合之间构建传播层进行层次传播，实现在三部图上进行药物层次的传播和药物组合层次的传播；最后构建完全连接层进行协同药物组合的预测；同时，采用困难负样本训练协同药物组合预测模型；最后使用训练好的协同药物组合预测模型进行协同药物组合预测。