RBNE-CMI: An Efficient Method for Predicting circRNA-miRNA Interactions via Multiattribute Incomplete Heterogeneous Network Embedding

嵌入 计算机科学 小RNA 领域(数学) 异构网络 任务(项目管理) 人工智能 数据挖掘 机器学习 化学 无线网络 数学 无线 生物化学 经济 纯数学 管理 电信 基因
作者
Chang-Qing Yu,Xin-Fei Wang,Liping Li,Zhu‐Hong You,Zhong-Hao Ren,Peng Chu,Feng Guo,Zhenyu Wang
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:64 (18): 7163-7172 被引量:1
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.4c01118
摘要

Circular RNA (circRNA)-microRNA (miRNA) interaction (CMI) plays crucial roles in cellular regulation, offering promising perspectives for disease diagnosis and therapy. Therefore, it is necessary to employ computational methods for the rapid and cost-effective prediction of potential circRNA-miRNA interactions. However, the existing methods are limited by incomplete data; therefore, it is difficult to model molecules with different attributes on a large scale, which greatly hinders the efficiency and performance of prediction. In this study, we propose an effective method for predicting circRNA-miRNA interactions, called RBNE-CMI, and introduce a framework that can embed incomplete multiattribute CMI heterogeneous networks. By combining the proposed method, we integrate different data sets in the CMI prediction field into one incomplete network for modeling, achieving superior performance in 5-fold cross-validation. Moreover, in the prediction task based on complete data, the proposed method still achieves better performance than the known model. In addition, in the case study, we successfully predicted 18 of the 20 potential cancer biomarkers. The data and source code can be found at https://github.com/1axin/RBNE-CMI.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
852应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
刚刚
刚刚
刚刚
英姑应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
1秒前
丁昆发布了新的文献求助10
1秒前
垃圾桶发布了新的文献求助10
1秒前
CodeCraft应助poppy采纳,获得10
2秒前
捕猎者hhr发布了新的文献求助10
3秒前
浅尝离白完成签到,获得积分0
4秒前
4秒前
JamesPei应助小Q啊啾采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
hjp发布了新的文献求助10
4秒前
Li发布了新的文献求助10
5秒前
丁昆完成签到,获得积分20
6秒前
chong0919完成签到,获得积分10
7秒前
hiyuz发布了新的文献求助10
9秒前
yyljc完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
情怀应助大力的诗蕾采纳,获得10
10秒前
11秒前
SciGPT应助PRIPRO采纳,获得10
12秒前
lonelymusic完成签到,获得积分10
12秒前
眼睛大雨筠应助帅气男孩采纳,获得30
12秒前
radio完成签到,获得积分10
12秒前
智慧女孩发布了新的文献求助10
13秒前
完美世界应助风息采纳,获得10
14秒前
17秒前
17秒前
026发布了新的文献求助10
17秒前
yu完成签到,获得积分10
18秒前
精气被实验吸干完成签到,获得积分10
19秒前
上官若男应助iui飞采纳,获得10
20秒前
生动汲完成签到 ,获得积分10
21秒前
mmyhn应助啵清啵采纳,获得20
22秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Toward a Combinatorial Approach for the Prediction of IgG Half-Life and Clearance 500
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969917
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514626
关于积分的说明 11175060
捐赠科研通 3249928
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795165
邀请新用户注册赠送积分活动 875617
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804891