ConvNTC: Convolutional neural tensor completion for predicting the disease-related miRNA pairs and cell-related drug pairs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systematic investigation of high-order molecular interactions can deepen our understanding of the mechanisms underlying biological systems. However, effectively capturing both multilinear and nonlinear relationships to accurately identify the complex triplet relationships remains a challenge. In this paper, we present a novel Conv olutinal N eural T ensor C ompletion (ConvNTC) to model triplet network connections. ConvNTC consists of a multilinear module and nonlinear module. The former is a tensor decomposition approach that integrates multiple constraints to learn the tensor factor embeddings. The latter contains three components: an embedding generator to produce position-specific index embeddings for each tensor entry in addition to the factor embeddings, a convolutional encoder to perform nonlinear feature mapping while preserving the tensor’s rank-one property, and a Kolmogorov-Arnold Network (KAN) based predictor to effectively capture high-dimensional relationships aligned with the intrinsic structure of real-world data. We demonstrate ConvNTC on two triplet prediction tasks of the disease-related miRNA pairs and cell-related drug pairs, respectively. Comprehensive experiments against ten state-of-the-art methods demonstrate the superiority of ConvNTC in terms of triplet imputation. ConvNTC reveals promising prognostic values of the miRNA-miRNA interactions on breast cancer and detects synergistic drug combinations in cancer cell lines. The source code is available at https://github.com/Liangyushi/ConvNTC .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle