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祝贺实验室论文发表于Briefings in Bioinformatics ! 生物医学AI团队提出MorbidGCN模型,基于表型和疾病的图卷机网络预测共病

发布时间:2022-07-18

7月18日,实验室团队在《生物信息学简讯》(Briefings in Bioinformatics)杂志在线发表了题为《MorbidGCN,基于表型和疾病的图卷机网络预测共病》(“MorbidGCN: prediction of multimorbidity with a graph convolutional network based on integration of population phenotypes and disease network”)的文章。

共病是指一名患者并非偶然的同时患有多种疾病。团队提出了一种名为MorbidGCN的图卷积网络(GCN)模型,通过整合群体表型和疾病网络来预测共病。MorbidGCN将共病预测视为疾病网络中的缺失环节预测问题,嵌入了一种新的特征选择方法来选择重要表型。对两个大型共病数据集(英国UK Biobank和人类疾病网络(HuDiNe)数据集)的测试结果表明,MorbidGCN显著优于其他方法。通过MorbidGCN,在UK Biobank和HuDiNe数据集中分别发现了9742和14 010种新的共病。此外,研究团队注意到,所选择的表型通常在共病患者和单病患者之间存在差异,这些表型可以帮助解释共病,并可用于共病预后的预测。

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图:MorbidGCN与其他方法的共病性能比较以及MorbidGC识别的新共病

实验室赵兴明教授是该论文的通讯作者,博士研究生董桂英为第一作者。(Briefings in Bioinformatics, 2022, 23(4):bbac255)

论文链接:https://academic.oup.com/bib/article-abstract/23/4/bbac255/6627601