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用于mirna -疾病关联预测的多视图多通道注意图卷积网络( Multi-view Multichannel Attention Graph Convolutional Network for miRNA–disease association prediction )
X Tang J Luo C Shen Z Lai
动机：近年来，越来越多的研究证明microRNAs（miRNAs）在人类复杂疾病的发展中起着重要作用。发现miRNAs与疾病的关系已成为疾病发现和治疗的重要组成部分。由于传统的实验方法发现关联是复杂和耗时的，许多计算方法被提出来识别潜在的关联。然而，利用多源数据准确确定miRNA与疾病之间的潜在关联仍存在挑战。结果：在本研究中，我们开发了一个多视点多通道注意图卷积网络(MMGCN)来预测潜在的miRNA与疾病的关联。与简单的多源信息集成不同，MMGCN采用GCN编码器分别获取不同相似性视图下的miRNA和疾病特征。此外，我们的MMGCN可以利用多通道注意力来增强已学习的潜在表征，从而自适应地学习不同特征的重要性。在两个数据集上的实证结果表明，MMGCN模型在大多数指标上都能取得优于现有九种方法的性能。此外，我们还证明了多通道注意机制的有效性和多源数据在miRNA和疾病关联预测中的有效性。案例研究也表明了该方法发现新关联的能力。
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