近日，我院彭理副教授團隊在智能生物信息處理領域取得新進展，相關研究成果論文“Predicting CircRNA-Disease associations via feature convolution learning with heterogeneous graph attention network” 被國際頂級期刊《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》錄用，該期刊屬于中科院一區，Top期刊，影響因子：7.021。

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環狀RNA與癌症等人類複雜疾病密切相關，是一種潛在的疾病診斷标志物和藥物治療靶點。該研究成果提出了一種基于異構圖注意力網絡的特征卷積學習模型對未知的環狀RNA -疾病關聯進行預測。該方法首先計算了環狀RNA序列、功能、高斯交互譜核相似性，以及疾病語義、高斯交互譜核相似性，在此基礎之上利用相似性阈值劃分獲得關聯子圖，進而構建異構圖。通過多頭動态注意力機制獲得鄰居節點特征的不同聚合表示，利用具有不同大小卷積核的單層卷積網絡從堆疊的特征聚合表示中提取節點的高階特征信息，有效地提高了預測準确性。實驗結果表明，該方案與其他方法相比具有更優秀的預測性能，是一種預測環狀RNA與疾病關系的有效工具。

該工作獲得國家自然科學基金項目（61902125, 62002111），湖南省教育廳重點項目(22A0350,22A0101)的資助。

論文鍊接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10079096