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发明

一种基于半监督图神经网络的个体驱动基因预测方法

2023-07-09 07:00:04 发布于四川 7
  • 申请专利号：CN202210645490.5
  • 公开（公告）日：2023-07-07
  • 公开（公告）号：CN115019891A
  • 申请人：郑州大学
摘要：本发明涉及基因数据分析技术领域，具体地说，设计一种基于半监督图神经网络的个体驱动基因预测方法，其包括以下步骤：1)利用个体患者基因组数据构建个体化基因交互网络PGIN；2)用标签重用策略训练图注意网络GAT，识别个体化驱动基因，具体为：a、通过将邻接矩阵、初始节点特征和节点标签作为输入的初始GAT模型获得初始预测标签；b、在GAT上应用了标签重利用策略预测癌症驱动基因；c、对基因进行投票，并对基因得分进行排序，以获得个体患者的基因排序。本发明能较佳地进行个体驱动基因预测。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115019891 A (43)申请公布日 2022.09.06 (21)申请号 202210645490.5 G16B 40/00 (2019.01) G06K 9/62 (2022.01) (22)申请日 2022.06.08 (71)申请人 郑州大学 地址 450000 河南省郑州市高新技术开发 区科学大道100号 (72)发明人 郭伟峰　万瀚文　梅一博　王远超　 朱璐瑶　程涵　 (74)专利代理机构 成都东恒知盛知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 51304 专利代理师 李英 (51)Int.Cl. G16B 30/00 (2019.01) G16B 25/10 (2019.01) G16B 20/50 (2019.01) 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 (54)发明名称 一种基于半监督图神经网络的个体驱动基 因预测方法 (57)摘要 本发明涉及基因数据分析技术领域，具体地 说，设计一种基于半监督图神经网络的个体驱动 基因预测方法，其包括以下步骤：1)利用个体患 者基因组数据构建个体化基因交互网络PGIN；2) 用标签重用策略训练图注意网络GAT，识别个体 化驱动基因，具体为：a、通过

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