【摘 要】
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许多常见疾病都与基因有关,了解基因的功能机制可以从根本上治疗和预防这些复杂疾病,致病基因研究对于临床医学及药物靶标研发等都具有重要意义,传统的生物学实验耗时耗力,利用计算机技术研究基因疾病关联问题具有独特优势,已逐渐成为主要研究方法。基于致病基因的相似基因更可能与疾病有关这一假设,目前已经有许多相关算法被提出。然而很多方法只利用了数据的线性特征,而基因疾病数据信息较为复杂,可能包含许多非线性关系。
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许多常见疾病都与基因有关,了解基因的功能机制可以从根本上治疗和预防这些复杂疾病,致病基因研究对于临床医学及药物靶标研发等都具有重要意义,传统的生物学实验耗时耗力,利用计算机技术研究基因疾病关联问题具有独特优势,已逐渐成为主要研究方法。基于致病基因的相似基因更可能与疾病有关这一假设,目前已经有许多相关算法被提出。然而很多方法只利用了数据的线性特征,而基因疾病数据信息较为复杂,可能包含许多非线性关系。本文基于神经网络结构构建了一个非线性归纳矩阵填充模型,在模型中使用神经网络模型SDAE提取特征矩阵中样本的非线性关联特征,为更好利用网络中节点间非线性关系,我们使用图卷积（GCN）与矩阵填充相结合的非线性矩阵填充框架。此外由于生物数据过于稀疏,且含有大量噪声,为了避免单一数据集对模型的影响,我们使用了多种来源的特征数据集。为验证模型效果,我们使用三折交叉验证与其他两种归纳矩阵填充模型多角度、多指标进行了对比,结果表明我们所提出的模型性能优于其他两种方法。
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