MPCLCDA:通过使用自动选择的元路径和对比学习来预测circRNA疾病关联.
Wei Liu1, Ting Tang1, Xu Lu2,3
1School of Computer Science, Xiangtan University, Xiangtan, 411105, China.
Briefings in bioinformatics
|June 16, 2023
概括
这项研究介绍了MPCLCDA,这是一种用于预测循环RNA疾病关联 (CDA) 的新型计算模型. 该模型有效地识别了潜在的CDA,通过克服数据限制来帮助疾病的理解和治疗.
科学领域:
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 循环RNAs (circRNAs) 与人类疾病有关,使得它们的关联识别对医学进步至关重要.
- 鉴定circRNA疾病关联 (CDAs) 的传统方法是低效和劳动密集型的.
- 现有的计算模型由于数据有限,高维度和数据不平衡而面临挑战.
研究的目的:
- 开发一个先进的计算模型,准确预测circRNA-疾病关联 (CDAs).
- 为了解决数据的局限性,提高CDA预测的效率.
- 通过可靠的circRNA与疾病的联系,增强疾病预防,诊断和治疗策略.
主要方法:
- 构建了一个整合circRNA相似性,疾病相似性和已知的关联的异质网络.
- 使用自动选择的元路径和图形卷积网络来导出低维节点特征.
- 利用对比式学习来优化节点特征,以便更清楚地区分正负样本.
- 使用多层感知器预测circRNA疾病得分.
主要成果:
- 在四个数据集中,MPCLCDA模型实现了高预测性能.
- 平均性能指标包括0.9752的接收器运行特征曲线 (AUC) 下的面积,0.9831的精度召回曲线 (AUPRC) 下的面积,0.9745.1的F1得分.
- 案例研究验证了该模型的预测能力和实际应用,以了解人类疾病.
结论:
- 拟议的MPCLCDA模型为预测circRNA与疾病的关联提供了一种强大而有效的方法.
- 这种方法有效地克服了先前计算模型固有的数据限制.
- 这些发现突显了MPCLCDA在推进circRNA相关疾病研究和临床应用方面的潜力.


