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为提高致病基因预测的准确性,提出了一种结合多种生物组合数据的生物分子网络构建方法。利用蛋白质相互作用网络、蛋白质复合物和代谢通路构建双层生物模块网络,并设计一种新型异构图神经网络。实验结果表明,与基于蛋白质相互作用组学数据构建生物分子网络的经典方法相比,本方法的AUC和F1分数提高了约1.5%和3.7%。 相似文献
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基于“致病基因邻居倾向于引起相似疾病”和“必需基因和致病基因关联较少”的假设,融合蛋白质相互作用和代谢通路,构建双层生物分子网络,提出一种基于双层生物分子网络双流量网络传播的致病基因排序方法。为致病基因和必需基因分配正流量和负流量,挖掘与已知致病基因相似的潜在致病基因。实验结果表明,本方法与基于经典假设的单层网络方法相比,在富集分数1和富集分数2分别提高11.66和13.66。 相似文献
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