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摘要
随着生物信息技术的不断发展，microRNA（miRNA）在多种生物过程中的
调节作用已被广泛证实。越来越多的证据表明，miRNA在人类组织中的差异性
表达与疾病的发生发展密切相关。然而，传统生物实验往往受到实验周期长、设
备要求高等条件的制约。深度学习方法，尤其是图神经网络凭借其对复杂数据的
强大适应性在关联预测领域表现出巨大的潜能。本文旨在利用已知的相似性信息，
探求适用于表征miRNA-疾病关联对的特征构造方式，针对现有模型特征融合机
制的不足，
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