基于邊類型感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疾病關(guān)聯(lián)基因挖掘

基于邊類型感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疾病關(guān)聯(lián)基因挖掘基于邊類型感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疾病關(guān)聯(lián)基因挖掘

摘要：

疾病關(guān)聯(lián)基因的挖掘?qū)τ诶斫饧膊〉陌l(fā)生機(jī)制、提高疾病診斷和治療的準(zhǔn)確性具有重要意義。近年來(lái)，隨著圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，基于圖的方法在疾病關(guān)聯(lián)基因挖掘中展示出強(qiáng)大的潛力。本文提出了一種基于邊類型感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，用于疾病關(guān)聯(lián)基因的挖掘。該方法通過(guò)將蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)和疾病表型網(wǎng)絡(luò)融合為一個(gè)多邊類型的圖，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從中挖掘與疾病關(guān)聯(lián)的基因。

1.引言

疾病是人類生活中常見(jiàn)的健康問(wèn)題，其發(fā)生與基因的表達(dá)和調(diào)控密切相關(guān)。因此，疾病關(guān)聯(lián)基因的挖掘?qū)τ诶斫饧膊〉陌l(fā)生機(jī)制起著重要作用。傳統(tǒng)的方法主要基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，但這些方法往往只能捕捉到部分基因之間的相互作用關(guān)系。而基于圖的方法則可以更好地考慮基因之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及復(fù)雜的相互關(guān)系，具有更好的挖掘潛力。

2.方法

本文提出的方法基于邊類型感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Edge-typeawareGraphNeuralNetwork，EAGNN）。該方法首先將蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)和疾病表型網(wǎng)絡(luò)融合為一個(gè)多邊類型的圖。蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)反映了蛋白質(zhì)之間的相互作用關(guān)系，而疾病表型網(wǎng)絡(luò)則反映了疾病之間的相似性。將這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)融合為一個(gè)圖可以更全面地考慮基因之間的關(guān)聯(lián)信息。

接下來(lái)，利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GraphConvolutionalNeuralNetwork，GCN）對(duì)融合后的圖進(jìn)行特征學(xué)習(xí)。GCN通過(guò)聚合鄰居節(jié)點(diǎn)的特征來(lái)更新節(jié)點(diǎn)的表示，從而更好地保留圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息。然而，傳統(tǒng)的GCN方法只能處理單一類型的邊，而多邊類型的圖中的邊可能具有不同的意義。因此，本文引入了邊類型感知機(jī)制，通過(guò)引入不同類型的邊來(lái)對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行更新。

3.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

為了驗(yàn)證本文方法的有效性，本文在公開(kāi)的基因-疾病關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的方法相比，本文提出的方法在疾病關(guān)聯(lián)基因的挖掘中具有明顯的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)引入邊類型感知機(jī)制，本文方法能夠更準(zhǔn)確地捕捉到不同類型的邊所攜帶的信息，提高了挖掘的準(zhǔn)確性和可解釋性。

4.討論與展望

本文提出的基于邊類型感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疾病關(guān)聯(lián)基因挖掘方法展示了較好的結(jié)果，但仍存在一些挑戰(zhàn)和改進(jìn)空間。首先，目前我們只考慮了蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)和疾病表型網(wǎng)絡(luò)，但還可以考慮其他類型的生物網(wǎng)絡(luò)，如轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)、代謝網(wǎng)絡(luò)等。其次，邊類型感知機(jī)制的引入依賴于手動(dòng)定義邊的類型，如何自動(dòng)學(xué)習(xí)邊的類型仍然是一個(gè)研究方向。此外，如何更好地融合不同類型的網(wǎng)絡(luò)信息也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

結(jié)論：

本文提出了一種基于邊類型感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疾病關(guān)聯(lián)基因挖掘方法，通過(guò)融合蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)和疾病表型網(wǎng)絡(luò)，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型挖掘與疾病關(guān)聯(lián)的基因。實(shí)驗(yàn)證明，該方法在疾病關(guān)聯(lián)基因挖掘中具有較好的性能。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化該方法，并探索更多類型的生物網(wǎng)絡(luò)來(lái)提高挖掘的準(zhǔn)確性和全面性綜上所述，本文提出了一種基于邊類型感知圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疾病關(guān)聯(lián)基因挖掘方法。通過(guò)融合不同類型的生物網(wǎng)絡(luò)，該方法能夠更準(zhǔn)確地捕捉到不同類型邊的信息，并提高挖掘的準(zhǔn)確性和可解釋