本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)，具體的，涉及一種環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)方法，還涉及應(yīng)用該環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)方法的計(jì)算機(jī)裝置，還涉及應(yīng)用該環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)方法的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、大量研究表明，環(huán)狀rna(circrna)的表達(dá)變化往往可以顯著影響細(xì)胞對(duì)藥物的敏感性。因此，研究環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)對(duì)于進(jìn)一步了解環(huán)狀rna的功能，研發(fā)新藥和老藥新用具有重要作用。然而，用傳統(tǒng)的生物試驗(yàn)方法驗(yàn)證這種關(guān)聯(lián)性非常昂貴和耗時(shí)。隨著環(huán)狀rna相關(guān)的大數(shù)據(jù)不斷積累，迫切需要研發(fā)高效和精準(zhǔn)的人工智能推斷模型，以幫助發(fā)現(xiàn)環(huán)狀rna和藥物敏感性之間的潛在關(guān)聯(lián)。

2、現(xiàn)有的一種深度學(xué)習(xí)模型為gatecda模型，用于預(yù)測(cè)環(huán)狀rna和藥物敏感性關(guān)聯(lián)。gatecda模型利用圖結(jié)構(gòu)的注意力自編碼器方法，通過(guò)收集環(huán)狀rna的序列信息、藥物結(jié)構(gòu)以及環(huán)狀rna－藥物敏感性關(guān)聯(lián)等數(shù)據(jù)，計(jì)算環(huán)狀rna和藥物之間的相似性，再利用這些數(shù)據(jù)在gate中生成圖結(jié)構(gòu)，其中，節(jié)點(diǎn)表示為環(huán)狀rna和藥物敏感性關(guān)聯(lián)的向量。最后將gate生成的圖結(jié)構(gòu)作為輸入到環(huán)狀rna－藥物敏感性關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。還有一種mngacda模型，基于多源異構(gòu)的環(huán)狀rna和藥物敏感性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)采用構(gòu)造圖注意力自編碼多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)生成環(huán)狀rna和藥物敏感性關(guān)聯(lián)的低維嵌入表示。再將這種低維嵌入表示輸入到解碼器網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)得分預(yù)測(cè)環(huán)狀rna和藥物敏感性的關(guān)聯(lián)。

3、然而，上述方法不能夠很好地推斷環(huán)狀rna和藥物敏感性之間的潛在關(guān)聯(lián)，需要繼續(xù)深入研究新型的關(guān)聯(lián)表示模式和預(yù)測(cè)模型。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的第一目的是提供一種可提高環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)精確度的環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)方法。

2、本發(fā)明的第二目的是提供一種可提高環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)精確度的計(jì)算機(jī)裝置。

3、本發(fā)明的第三目的是提供一種可提高環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)精確度的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

4、為了實(shí)現(xiàn)上述第一目的，本發(fā)明提供的環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)方法包括：利用來(lái)自環(huán)狀rna和藥物的多源數(shù)據(jù)構(gòu)建具有類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)和類(lèi)間型節(jié)點(diǎn)表示的雙類(lèi)型關(guān)系異構(gòu)圖，獲得環(huán)狀rna和藥物的類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣和類(lèi)間型嵌入矩陣；采用多核融合方法將類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣和類(lèi)間型嵌入矩陣進(jìn)行融合，獲得最終環(huán)狀rna核矩陣和最終藥物核矩陣；應(yīng)用對(duì)偶拉普拉斯正則化方法對(duì)環(huán)狀rna核矩陣和藥物核矩陣進(jìn)行環(huán)狀rna與藥物敏感性關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)，獲得環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)值。

5、由上述方案可見(jiàn)，本發(fā)明的環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)方法通過(guò)利用環(huán)狀rna和藥物數(shù)據(jù)構(gòu)建具有類(lèi)內(nèi)型和類(lèi)間型節(jié)點(diǎn)表示的雙類(lèi)型關(guān)系異構(gòu)圖，利用基于注意力機(jī)制的編碼器進(jìn)行學(xué)習(xí)，采用多核融合方法將類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣和類(lèi)間型嵌入矩陣關(guān)聯(lián)嵌入集成，最后，應(yīng)用對(duì)偶拉普拉斯正則化方法對(duì)潛在的環(huán)狀rna－藥物敏感性關(guān)聯(lián)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而使環(huán)狀rna和藥物數(shù)據(jù)可以更全面進(jìn)行融合，提高環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)精確度。

6、進(jìn)一步的方案中，利用來(lái)自環(huán)狀rna和藥物的多源數(shù)據(jù)構(gòu)建具有類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)和類(lèi)間型節(jié)點(diǎn)表示的雙類(lèi)型關(guān)系異構(gòu)圖，獲得環(huán)狀rna和藥物的類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣和類(lèi)間型嵌入矩陣的步驟包括：獲取環(huán)狀rna序列相似度、藥物結(jié)構(gòu)相似度、環(huán)狀rna高斯相互作用核相似度和藥物高斯相互作用核相似度；采用非線(xiàn)性融合方法根據(jù)環(huán)狀rna序列相似度和環(huán)狀rna高斯相互作用核相似度計(jì)算環(huán)狀rna整合相似度，采用非線(xiàn)性融合方法根據(jù)藥物結(jié)構(gòu)相似度和藥物高斯相互作用核相似度計(jì)算藥物整合相似度；根據(jù)環(huán)狀rna整合相似度和藥物整合相似度獲得類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器的環(huán)狀rna初始化表示矩陣和藥物初始化表示矩陣；根據(jù)環(huán)狀rna初始化表示矩陣和藥物初始化表示矩陣，使用類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器對(duì)類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得環(huán)狀rna類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣和藥物類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣；根據(jù)環(huán)狀rna類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣和藥物類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣，使用類(lèi)間型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器對(duì)類(lèi)間型節(jié)點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得環(huán)狀rna類(lèi)間型嵌入矩陣和藥物類(lèi)間型嵌入矩陣。

7、由此可見(jiàn)，通過(guò)計(jì)算環(huán)狀rna和藥物的高斯相互作用核相似度來(lái)構(gòu)造環(huán)狀rna－藥物關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，能夠在關(guān)系圖中很好地度量環(huán)狀rna與藥物的拓?fù)湫畔?。同時(shí)，類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)編碼器可用于聚合同一類(lèi)型的節(jié)點(diǎn)信息，而類(lèi)間型節(jié)點(diǎn)編碼器用于聚合不同類(lèi)型鄰居節(jié)點(diǎn)的信息，利用類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)編碼器和類(lèi)間型節(jié)點(diǎn)編碼器進(jìn)行學(xué)習(xí)，并構(gòu)建環(huán)狀rna分子與藥物的雙類(lèi)型關(guān)系異構(gòu)圖，能夠充分利用不同類(lèi)型節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系提取環(huán)狀rna分子與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)信息，提高預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度。

8、進(jìn)一步的方案中，根據(jù)環(huán)狀rna整合相似度和藥物整合相似度獲得類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器的環(huán)狀rna初始化表示矩陣和藥物初始化表示矩陣的步驟包括：環(huán)狀rna對(duì)應(yīng)的類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器的初始化表示矩陣由以下公式獲得：其中，sc為環(huán)狀rna整合相似度，ytrain為環(huán)狀rna與藥物敏感性相關(guān)的樣本鄰接矩陣，是一個(gè)可學(xué)習(xí)的參數(shù)；藥物對(duì)應(yīng)的類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器的初始化表示矩陣由以下公式獲得：其中，sd為藥物整合相似度，ttrain為環(huán)狀rna與藥物敏感性相關(guān)的樣本鄰接矩陣，是一個(gè)可學(xué)習(xí)的參數(shù)。

9、由此可見(jiàn)，通過(guò)將整合相似度和環(huán)狀rna與藥物敏感性相關(guān)的樣本鄰接矩陣生成類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器的初始化表示矩陣，可便于環(huán)狀rna和藥物數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

10、進(jìn)一步的方案中，根據(jù)環(huán)狀rna初始化表示矩陣和藥物初始化表示矩陣，使用類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器對(duì)類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得環(huán)狀rna類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣和藥物類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣的步驟包括：根據(jù)環(huán)狀rna初始化表示矩陣定義當(dāng)前環(huán)狀rna節(jié)點(diǎn)對(duì)的第一重要性指標(biāo)；對(duì)第一重要性指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理獲得第二重要性指標(biāo)；根據(jù)第二重要性指標(biāo)獲取當(dāng)前環(huán)狀rna節(jié)點(diǎn)的第一嵌入特征；對(duì)第一嵌入特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理獲得第二嵌入特征；通過(guò)類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器對(duì)第一嵌入特征和第二嵌入特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得當(dāng)前環(huán)狀rna節(jié)點(diǎn)的環(huán)狀rna類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣。

11、進(jìn)一步的方案中，根據(jù)環(huán)狀rna初始化表示矩陣和藥物初始化表示矩陣，使用類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器對(duì)類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得環(huán)狀rna類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣和藥物類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣的步驟包括：根據(jù)藥物初始化表示矩陣定義當(dāng)前藥物節(jié)點(diǎn)對(duì)的第三重要性指標(biāo)；對(duì)第三重要性指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理獲得第四重要性指標(biāo)；根據(jù)第四重要性指標(biāo)獲取當(dāng)前藥物節(jié)點(diǎn)的第三嵌入特征；對(duì)第三嵌入特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理獲得第四嵌入特征；通過(guò)類(lèi)內(nèi)型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器對(duì)第三嵌入特征和第四嵌入特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得當(dāng)前藥物節(jié)點(diǎn)的藥物類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣。

12、由此可見(jiàn)，通過(guò)類(lèi)內(nèi)型注意力編碼器的訓(xùn)練，可利用鄰接節(jié)點(diǎn)的信息聚合相同類(lèi)型節(jié)點(diǎn)的嵌入信息。

13、進(jìn)一步的方案中，根據(jù)環(huán)狀rna類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣和藥物類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣，使用類(lèi)間型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器對(duì)類(lèi)間型節(jié)點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得環(huán)狀rna類(lèi)間型嵌入矩陣和藥物類(lèi)間型嵌入矩陣的步驟包括：獲取當(dāng)前類(lèi)間節(jié)點(diǎn)對(duì)的重要性指標(biāo)并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到類(lèi)間重要性指標(biāo)；根據(jù)類(lèi)間重要性指標(biāo)獲取當(dāng)前環(huán)狀rna節(jié)點(diǎn)的環(huán)狀rna鄰接嵌入特征和當(dāng)前藥物節(jié)點(diǎn)的藥物鄰接嵌入特征；根據(jù)環(huán)狀rna鄰接嵌入特征與環(huán)狀rna類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣獲得與當(dāng)前環(huán)狀rna節(jié)點(diǎn)相關(guān)的藥物節(jié)點(diǎn)的第一重要性嵌入關(guān)聯(lián)矩陣，通過(guò)類(lèi)間型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器對(duì)環(huán)狀rna鄰接嵌入特征與第一重要性嵌入關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得環(huán)狀rna類(lèi)間型嵌入矩陣；根據(jù)藥物鄰接嵌入特征與藥物類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣獲得與當(dāng)前藥物節(jié)點(diǎn)相關(guān)的環(huán)狀rna節(jié)點(diǎn)的第二重要性嵌入關(guān)聯(lián)矩陣，通過(guò)類(lèi)間型節(jié)點(diǎn)注意力編碼器對(duì)藥物鄰接嵌入特征與第二重要性嵌入關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得藥物類(lèi)間型嵌入矩陣。

14、由此可見(jiàn)，通過(guò)類(lèi)間型注意力編碼器的訓(xùn)練，可處理不同類(lèi)型之間的交互節(jié)點(diǎn)是關(guān)聯(lián)信息。

15、進(jìn)一步的方案中，采用多核融合方法將類(lèi)內(nèi)型嵌入矩陣和類(lèi)間型嵌入矩陣進(jìn)行融合，獲得最終環(huán)狀rna核矩陣和最終藥物核矩陣的步驟包括：獲取環(huán)狀rna編碼嵌入矩陣集和藥物編碼嵌入矩陣集；基于環(huán)狀rna編碼嵌入矩陣集和藥物編碼嵌入矩陣集，使用高斯分布交互剖面核相似度函數(shù)計(jì)算每層的環(huán)狀rna核矩陣和藥物核矩陣；將所有環(huán)狀rna核矩陣進(jìn)行多核積分融合，獲得最終環(huán)狀rna核矩陣；將所有藥物核矩陣進(jìn)行多核積分融合，獲得最終藥物核矩陣。

16、由此可見(jiàn)，使用高斯分布交互剖面核相似度函數(shù)計(jì)算每層的環(huán)狀rna核矩陣和藥物核矩陣，并進(jìn)行多核積分融合獲得最終環(huán)狀rna核矩陣和最終藥物核矩陣，從而提高信息獲取的全面性，提高預(yù)測(cè)環(huán)狀rna－藥物關(guān)聯(lián)性的性能。

17、進(jìn)一步的方案中，環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)值由以下公式獲得：其中，ic為最終環(huán)狀rna核矩陣，id為最終藥物核矩陣，αc和是可學(xué)習(xí)參數(shù)矩陣。

18、為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的第二目的，本發(fā)明提供計(jì)算機(jī)裝置包括處理器以及存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)方法的步驟。

19、為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的第三目的，本發(fā)明提供的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被控制器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的環(huán)狀rna與藥物敏感性的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)方法的步驟。