Например, Бобцов

Предсказание связей «ген-болезнь» с помощью гетерогенной графовой нейронной сети

Аннотация:

Введение. Представлены результаты разработки модели гетерогенной графовой нейронной сети для предсказания ассоциаций между генами и заболеваниями на основе имеющихся геномных и медицинских данных. Новизна предложенного подхода состоит в объединении концепций графовых нейронных сетей и гетерогенных информационных сетей для эффективной обработки структурированных данных и учета сложных взаимодействий между генами и патологиями. Метод. Предложенное решение представляет собой гетерогенную графовую нейронную сеть, которая использует гетерогенную графовую структуру для представления генов, болезней и их взаимосвязей. Основные результаты. Оценка точности разработанной модели проведена на наборах данных DisGeNET, LASTFM, YELP. На этих же данных выполнено сравнение результатов с наиболее сильными моделями. Показано превосходство предложенной модели по метрикам точности Average Precision (AP), F1-меры (F1@S), Hit@k, Area Under Receiver Operating Characteristic curve (AUROC) при предсказании ассоциаций «ген-болезнь». Обсуждение. Разработанная модель может использоваться как инструмент биоинформатического анализа и в качестве вспомогательного средства для исследователей и врачей при изучении генетических заболеваний. Такой подход может ускорить процесс открытия новых лекарственных мишеней и разработку персонализированной медицины.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО