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首页> Computational biology and chemistry> A multi-source similarity fusion method based on hypergraph convolutional networks and graph transformers for predicting miRNA-disease associations.

A multi-source similarity fusion method based on hypergraph convolutional networks and graph transformers for predicting miRNA-disease associations.

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第一作者： Ling-Yun,Dai
第一单位： The School of Computer Science, Qufu Normal University, China. Electronic address: dailingyun_1@163.com.
作者： Ling-Yun,Dai [1] ; Cheng-Long,Mi [2] ; Xu,Wang [2] ; Jun-Liang,Shang [2] ; Feng,Li [3] ; Juan,Wang [2] ; Rong,Zhu [2]
作者单位： The School of Computer Science, Qufu Normal University, China. Electronic address: dailingyun_1@163.com. [1] The School of Computer Science, Qufu Normal University, China. [2] The School of Health and Life Sciences, University of Health and Rehabilitation Sciences, China. [3]
关键词 Heterogeneous Graph TransformerHypergraph ConvolutionMiRNA–disease associationMulti-source information
主题词 微RNAs(MicroRNAs);人类(Humans);计算生物学(Computational Biology)
DOI 10.1016/j.compbiolchem.2025.108752
PMID 41197209
发布时间 2025-12-10
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Computational biology and chemistry

Computational biology and chemistry

2026年120卷Pt 1期

108752页

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