序列预训练图神经网络

预测RNA关联更准

结合序列预训练与图神经网络，从序列和关联图双视角预测lncRNA-miRNA关联，性能优于现有方法。

Wang, Jingjie · 梁上松

Briefings in Bioinformatics 2023

技术优势

预测更准

在多个评价指标上均超过现有最先进方法，能更可靠地找出潜在关联。

双视角融合

既从 RNA 序列中提取预训练嵌入，又利用已知关联图的结构信息，结合两种互补视角。

应用场景

• ncRNA功能研究：优先筛选有调控潜力的 lncRNA-miRNA 对，减少湿实验试错。
• ceRNA调控网络：为构建 ceRNA 网络补充高置信度的 lncRNA-miRNA 边。
• RNA治疗靶点：发现与疾病相关的 lncRNA-miRNA 作用，辅助靶点筛选。
• 生物网络推断：作为图神经网络预测关联的通用框架，可迁移到其他生物网络推断任务。