换一批
换一批DLGCN:基于图卷积网络的药物-lncRNA关联预测
DLGCN:Prediction of drug-lncRNA associations based on graph convolution network
摘要：
为实现高通量识别新的药物-长链非编码RNA(Long non-coding RNA,lncRNA)关联,本文提出了一种基于图卷积网络模型来识别潜在药物-lncRNA关联的方法DLGCN(Drug-LncRNA graph convolution network).首先,基于药物的结构信息和ln-cRNA的序列信息分别构建了药物-药物和lncRNA-lncRNA相似性网络,并整合实验证实的药物-lncRNA关联构建了药物-ln-cRNA异质性网络.然后,将注意力机制和图卷积运算应用于该网络中,学习药物和lncRNA的低维特征,基于整合的低维特征预测新的药物-lncRNA关联.通过效能评估,DLGCN的受试者工作特性曲线下面积(Area under receiver operating character-istic,AUROC)达到0.843 1,优于经典的机器学习方法和常见的深度学习方法.此外,DLGCN预测到姜黄素能够调控lncRNA MALAT1 的表达,已被最近的研究证实.DLGCN能够有效预测药物-lncRNA关联,为肿瘤治疗新靶点的识别和抗癌药物的筛选提供了重要参考.
更多
作者：
作者单位：
南京航空航天大学 自动化学院,南京 211106
[1]
期刊：
《生物信息学》2024年22卷2期 93-100页
ISTIC
分类号：
TP183
栏目名称：
研究论文
DOI：
10.12113/202212004
发布时间：
2024-07-03
基金项目：
国家自然科学基金
国家自然科学基金
- 浏览：5
- 被引：0
- 下载：0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
