摘要
一种基于图神经网络的基因交互关系预测方法和装置，该方法包括：每个实验组的转录表达数据进行预处理，包括标准化基因ID，将不同实验组的基因转录表达数据以统一的基因ID表示；得到作为后续分析的原始数据；按照每个样本组进行基因相似度的计算，获取样本组中基因与基因之间的相似度数据；通过对所有样本组的数据进行统计和筛选，选取符合设定条件的基因对，作为构建图数据结构的基础；进一步对原始数据进行处理，保证所有样本组中仅包含图结构中定义的基因；随后，对这些样本组的数据进行标准化处理，使得所有样本组的数据维度一致；对上述生成的图数据组进行模型训练，最终得到图结构中的边权重数据，能够准确反映基因之间的交互关系。本发明可用于基因表达数据的分析，预测基因之间的交互关系，并能够在没有标签数据的情况下进行无监督学习。
