机构名称：
¥ 1.0
结果：在这里，我们提出了Grana，这是对成对NA问题的监督NA范式的深度学习框架。使用图形神经网络，Grana利用网络内部的相互作用和跨网络锚链接来学习蛋白质表示并预测各种物种蛋白质之间的功能对应关系。Grana的主要优势是它的灵活性是整合多方面的非功能关系数据，例如序列相似性和直系同源关系，作为指导跨物种功能相关的蛋白质映射的锚定链接。评估由不同物种对之间的几个NA任务组成的基准数据集上的GRANA，我们观察到Grana准确地预测了蛋白质的功能相关性，并跨物种稳健地传递了功能注释，超过了许多现有的NA方法。当应用于人源化酵母网络上的案例研究时，Grana还成功发现了在先前研究中已记录的在功能上可替代的人类 - 透明蛋白对。
与图神经网络有监督的生物网络对齐
主要关键词
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