DETHACDA: A Dual-view Edge and Topology Hybrid Attention Model for CircRNA-Disease Associations Prediction

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作者
Wenjing Yin,Shudong Wang,Sibo Qiao,Yawu Zhao,Wenhao Wu,Shanchen Pang,Zhihan Lv
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-11 被引量:1
标识
DOI:10.1109/jbhi.2023.3284851
摘要

There exists growing evidence that circRNAs are concerned with many complex diseases physiological processes and pathogenesis and may serve as critical therapeutic targets. Identifying disease-associated circRNAs through biological experiments is time-consuming, and designing an intelligent, precise calculation model is essential. Recently, many models based on graph technology have been proposed to predict circRNA-disease association. However, most existing methods only capture the neighborhood topology of the association network and ignore the complex semantic information. Therefore, we propose a Dual-view Edge and Topology Hybrid Attention model for predicting CircRNA-Disease Associations (DETHACDA), effectively capturing the neighborhood topology and various semantics of circRNA and disease nodes in a heterogeneous network. The 5-fold cross-validation experiments on circRNADisease indicate that the proposed DETHACDA achieves the area under receiver operating characteristic curve of 0.9882, better than four state-of-the-art calculation methods.
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