基于异构网络的miRNA-疾病关联预测研究

发布时间：2020-07-15 03:49

【摘要】：MiRNA(MicroRNA)是一类由20到25个核苷酸组成的非编码RNA。研究初期,由于miRNA的功能尚未被发现,所以miRNA一度被称为“暗物质”。随着研究的不断深入,大量的实验数据和案例表明,miRNA与疾病有着密切的联系,在人类所必需的多种生物过程中均发挥着重要的作用。因此miRNA常常被作为生物标志物辅助医生进行医疗诊断。发掘miRNA与疾病的关联关系在科学领域以及人类医疗卫生事业的发展方面都具有重要意义,因此逐渐成为科研工作者重要的研究课题。目前,利用传统的生物实验方法虽然已经可以得到miRNA与疾病的关联数据,但是这些方法的实验周期往往很长,而且需要耗费大量的人力物力资源,所以得到的关联数据数量极其有限。近年来,在新兴的生物信息学的指导下,研究人员提出了大量与传统实验方法相比较更加准确有效的方法来实现miRNA-疾病关联预测,其中很多都取得了十分瞩目的成果。本文利用miRNA功能相似性网络,疾病语义相似性网络和miRNA与疾病的关系网络等生物数据提出三种预测miRNA与疾病关联关系的计算方法,即基于KATZ模型的预测方法KATZMDA、基于稀疏近邻的方法SNMDA和基于局部约束线性编码的LLCMDA方法。考虑到miRMA功能相似性和疾病语义相似性数据过于稀疏,所以,三种方法都是对miRNA相似性和疾病相似性进行重构。其中,KATZMDA模型利用重构的相似性信息与已有的信息进行整合来构建异构网络,然后再使用KATZ算法预测相关性分数。SNMDA和LLCMDA则是利用稀疏近邻和局部约束线性编码算法对相似性信息进行重构,然后再利用标签传播算法得到miRNA与疾病的关联关系。在实验部分,我们使用留一交叉验证和K折交叉验证来检验方法的有效性,同时对多种疾病进行案例分析来进一步验证。实验结果表明,本文提出的三种方法均可以有效地预测miRNA与疾病间的关联关系。
【学位授予单位】：山东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP301.6;Q811.4
【图文】：

图 2-1 乳腺癌的 DAG 图 d，可被表示为：DAGd=(d, Td, Ed)。 表示包含子节点 d 的所有祖先节点也包括其本身的集合，Ed 节点的有向边的集合。的 DAG 中，疾病所处层次的不同对疾病 d 产生的语义贡献值的疾病 d 节点越远的祖先疾病节点对其语义贡献值越小。假设疾使用 Dd(t)表示疾病 t 对疾病 d 的语义贡献值。疾病 t 对疾病过公式 2-1 进行计算： 1maxdd dD t if t dD t D t t child of t if t d 用 表示语义贡献值因子，t 表示疾病 t 的子节点。由公式 2-1身的语义贡献值设置为 1。通常情况下，我们将 设置为 0.5。

山东师范大学硕士学位论文。.3 MiRNA 功能相似性网络构建基于功能相似的 miRNA 往往作用于相似疾病的假设，Wang[43]提出了一个用于计算iRNA 功能相似性的方法。在 2.2 中，我们已经介绍如何计算疾病语义相似性，Wang助疾病语义相似性来计算 miRNA 的功能相似性。目前，很多文献中使用的 miRNA能相似性均是利用该方法计算而来，该相似性数据可以直接下载使用。计算过程主要为三个步骤，我们将借助 Xuan[21]文献中的图来解释具体步骤。

山东师范大学硕士学位论文 1 1, ,,u vi v j ui DT j DTu vS dt DT S dt DTMisim u vDT DT 结介绍了后续提出算法中使用的三种生物数据。使用三种生物数 miRNA-疾病异构网络。其中，d 表示疾病，m 表示 miRNA。层为 miRNA 间的网络。实线表示 miRNA 或疾病内部间的相似 与疾病间存在的关联。

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