MODAPro: Explainable Heterogeneous Networks with Variational Graph Autoencoder for Mining Disease-Specific Functional Molecules and Pathways from Omics Data

The rapid growth of multiomics data has revolutionized our ability to investigate disease mechanisms, yet significant challenges persist in achieving meaningful integration due to inherent data heterogeneity, characteristic sparsity patterns, and the persistent interpretability gap in current analyt...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Analytical chemistry (Washington) Jg. 97; H. 42; S. 23222
Hauptverfasser:	Zhao, Jinhui, He, Jiarui, Guan, Pengwei, Bao, Han, Zhao, Xinjie, Zhao, Chunxia, Qin, Wangshu, Lu, Xin, Xu, Guowang
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States 28.10.2025
Schlagworte:	Autoencoder Data Mining Deep Learning Humans
ISSN:	1520-6882, 1520-6882
Online-Zugang:	Weitere Angaben
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