A Multi-Relational Graph Encoder Network for Fine-Grained Prediction of MiRNA-Disease Associations

疾病 计算机科学 小RNA 图形 计算生物学 理论计算机科学 生物 医学 基因 遗传学 病理
作者
Shengpeng Yu,Hong Wang,Jing Li,Jun Zhao,Cheng Liang,Yanshen Sun
出处
期刊:IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:21 (1): 45-56 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tcbb.2023.3335007
摘要

MicroRNAs (miRNAs) are critical in diagnosing and treating various diseases. Automatically demystifying the interdependent relationships between miRNAs and diseases has recently made remarkable progress, but their fine-grained interactive relationships still need to be explored. We propose a multi-relational graph encoder network for fine-grained prediction of miRNA-disease associations (MRFGMDA), which uses practical and current datasets to construct a multi-relational graph encoder network to predict disease-related miRNAs and their specific relationship types (upregulation, downregulation, or dysregulation). We evaluated MRFGMDA and found that it accurately predicted miRNA-disease associations, which could have far-reaching implications for clinical medical analysis, early diagnosis, prevention, and treatment. Case analyses, Kaplan-Meier survival analysis, expression difference analysis, and immune infiltration analysis further demonstrated the effectiveness and feasibility of MRFGMDA in uncovering potential disease-related miRNAs. Overall, our work represents a significant step toward improving the prediction of miRNA-disease associations using a fine-grained approach could lead to more accurate diagnosis and treatment of diseases.
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