基于病毒传播网络的基因序列表示学习方法

摘要

本发明公开了基于病毒传播网络的基因序列表示学习方法，包括：对病毒基因序列进行编码，并将序列编码输入特定长度的隐藏层以得到降维嵌入；抽取病毒传播网络中与每个节点关联度高的邻居节点集合，从病毒传播网络中获取节点的拓扑信息；采用正向LSTM和反向LSTM分别对节点的图上下文节点信息进行聚合；使用注意力机制对其邻居节点的序列信息聚合，得到目标节点基因序列新的表示；采用图上下文损失作为损失函数，对基因序列表示模型进行模型训练和目标优化。通过在模拟病毒传播网络、真实的澳大利亚新冠病毒传播网络和真实的艾滋病毒传播网络上进行的实验，验证了本发明的有效性和高效性。