基于边类型感知图神经网络的疾病关联基因挖掘

基于边类型感知图神经网络的疾病关联基因挖掘基于边类型感知图神经网络的疾病关联基因挖掘

摘要：

疾病关联基因的挖掘对于理解疾病的发生机制、提高疾病诊断和治疗的准确性具有重要意义。近年来，随着图神经网络的发展，基于图的方法在疾病关联基因挖掘中展示出强大的潜力。本文提出了一种基于边类型感知图神经网络的方法，用于疾病关联基因的挖掘。该方法通过将蛋白质相互作用网络和疾病表型网络融合为一个多边类型的图，利用图神经网络模型从中挖掘与疾病关联的基因。

1.引言

疾病是人类生活中常见的健康问题，其发生与基因的表达和调控密切相关。因此，疾病关联基因的挖掘对于理解疾病的发生机制起着重要作用。传统的方法主要基于基因表达数据、蛋白质相互作用网络等进行关联分析，但这些方法往往只能捕捉到部分基因之间的相互作用关系。而基于图的方法则可以更好地考虑基因之间的拓扑结构以及复杂的相互关系，具有更好的挖掘潜力。

2.方法

本文提出的方法基于边类型感知图神经网络（Edge-typeawareGraphNeuralNetwork，EAGNN）。该方法首先将蛋白质相互作用网络和疾病表型网络融合为一个多边类型的图。蛋白质相互作用网络反映了蛋白质之间的相互作用关系，而疾病表型网络则反映了疾病之间的相似性。将这两个网络融合为一个图可以更全面地考虑基因之间的关联信息。

接下来，利用图卷积神经网络（GraphConvolutionalNeuralNetwork，GCN）对融合后的图进行特征学习。GCN通过聚合邻居节点的特征来更新节点的表示，从而更好地保留图的拓扑结构信息。然而，传统的GCN方法只能处理单一类型的边，而多边类型的图中的边可能具有不同的意义。因此，本文引入了边类型感知机制，通过引入不同类型的边来对节点进行更新。

3.实验与结果

为了验证本文方法的有效性，本文在公开的基因-疾病关联数据库上进行了实验。实验结果表明，与传统的方法相比，本文提出的方法在疾病关联基因的挖掘中具有明显的优势。通过引入边类型感知机制，本文方法能够更准确地捕捉到不同类型的边所携带的信息，提高了挖掘的准确性和可解释性。

4.讨论与展望

本文提出的基于边类型感知图神经网络的疾病关联基因挖掘方法展示了较好的结果，但仍存在一些挑战和改进空间。首先，目前我们只考虑了蛋白质相互作用网络和疾病表型网络，但还可以考虑其他类型的生物网络，如转录调控网络、代谢网络等。其次，边类型感知机制的引入依赖于手动定义边的类型，如何自动学习边的类型仍然是一个研究方向。此外，如何更好地融合不同类型的网络信息也是一个挑战。

结论：

本文提出了一种基于边类型感知图神经网络的疾病关联基因挖掘方法，通过融合蛋白质相互作用网络和疾病表型网络，利用图神经网络模型挖掘与疾病关联的基因。实验证明，该方法在疾病关联基因挖掘中具有较好的性能。未来的研究可以进一步优化该方法，并探索更多类型的生物网络来提高挖掘的准确性和全面性综上所述，本文提出了一种基于边类型感知图神经网络的疾病关联基因挖掘方法。通过融合不同类型的生物网络，该方法能够更准确地捕捉到不同类型边的信息，并提高挖掘的准确性和可解释