(国防科技大学系统工程学院 长沙 410073) (yang_ma_cn@163.com)
出版日期: 2021-08-01基金资助:国家自然科学基金项目(62073333);湖南省研究生科研创新项目(CX20200069)Gene Sequence Representation Learning Based on Virus Transmission Network
Ma Yang, Liu Zeyi, Liang Xingxing, Cheng Guangquan, Yang Fangjie, Cheng Qing, Liu Zhong(College of System Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073)
Online: 2021-08-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (62073333) and Graduate Research and Innovation Project of Hunan Province (CX20200069).摘要/Abstract
摘要： 基因序列数据中往往存在大量的非编码和缺失序列，现有的基因序列表示大多通过人工方法对高维的基因序列进行特征提取，不仅非常耗时且成功的预测很大程度依赖于生物学知识的正确利用.基于病毒传播网络构建了一种基于图上下文信息的基因序列表示方法，对目标节点病毒序列进行编码后，使用注意力机制对其邻居节点的序列信息进行聚合，从而得到目标节点病毒序列的新的低维表示.进而依据病毒传播网络中相邻节点的基因序列相似性高于不相邻节点的特征，对基因序列表示模型进行优化，训练后得到的新的表示不仅可以有效表达基因序列的特征，同时极大地降低了序列的维度，提高了计算效率.分别在仿真病毒传播网络、新型冠状病毒和艾滋病毒传播网络数据上训练基因序列表示模型，并在相应的网络上进行未采样感染者发现任务.实验结果充分验证了模型的有效性，与其他方法的比较证明了模型的高效性，模型可以有效地在病毒传播网络上发现未采样感染者，这在流行病调查领域也具有一定的实际意义.
参考文献
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