基于集成学习与个性化推荐的miRNA相关预测研究

发布时间：2021-11-11 13:43

　　微RNA（microRNA,简称miRNA）虽然不能编码蛋白质,但可以调控基因表达,在人体多种生命活动中有重要功能。研究表明,miRNA与多种人类疾病的发生发展密切相关,并且miRNA是可行的小分子药物靶点。疾病及小分子药物相关的miRNA研究对于疾病发生发展机制的理解、疾病的诊断和药物的研发均具有重要意义。miRNA-疾病、小分子药物-miRNA关联预测模型可以识别出最有可能的潜在关联,对于生物实验有重要的指导作用。本文分别基于集成学习和个性化推荐方法构建模型预测疾病、小分子药物相关的miRNA,主要的研究内容如下:（1）提出了基于决策树集成的miRNA与疾病的关联预测模型（Ensemble of Decision Tree based MiRNA-Disease Association prediction,简称EDTMDA）。首先基于miRNA-疾病关联信息和整合的相似性信息分别构建miRNA的特征和疾病的特征。然后,通过随机选取负样本、miRNA特征和疾病特征,以及特征降维处理,构建了多个决策树。最后将这些决策树预测值的平均值作为miRNA-疾病关联分数。相比于单个学习器方法,... 

【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

EDTMDA算法流程图

硕士学位论文20候选样本集预测打分，如果测试样本的排名超过给定的阈值，则认为是成功的预测。本文做了100次5折交叉验证实验来减少随机划分已知关联带来的结果偏差。EDTMDA的AUC的平均值及标准差为0.9192+/-0.0009，明显优于其他预测模型（见表2-2）。图2-2EDTMDA与其他模型在LOOCV中的性能对比Figure2-2PerformancecomparisonbetweenEDTMDAandothermodelsinLOOCV表2-2EDTMDA与其他模型在5折交叉验证中的性能对比Table2-2PerformancecomparisonbetweenEDTMDAandothermodelsin5-foldcrossvalidation模型AUC的平均值及标准差EDTMDA0.9192+/-0.0009LRSSLMDA0.9181+/-0.0004PBMDA0.9172+/-0.0007MDHGI0.8794+/-0.0021MCMDA0.8767+/-0.0011MaxFlow0.8579+/-0.001RLSMDA0.8569+/-0.0020HDMP0.8342+/-0.0010WBSMDA0.8185+/-0.00092.4.2案例研究为了进一步评估EDTMDA预测疾病相关miRNA的性能，本文针对肾肿瘤（KidneyNeoplasms）、乳腺肿瘤（BreastNeoplasms）和肝细胞肿瘤（CarcinomaHepatocellular）三种疾病实施不同类型的案例研究实验。第一种类型的案例研究是针对肾肿瘤进行的。肾肿瘤占全球所有肿瘤的2%，

3基于贝叶斯个性化排序预测miRNA与疾病的关联29，miRNA和miRNA的关系，可以定义为：,,()=,,。此外，BPR算法假设先验概率()服从均值为0，方差为的正太分布，即()～(0,)。综上，BPR的优化目标准则BPR-OPT可写为：=∏(|>)∈∝∏(>|)∈()=∏(>|)(,,)∈()=∑(,,())(,,)∈+()=∑(,,())(,,)∈‖‖2=∑(,,)(‖‖2+‖‖2)(,,)∈(35)其中，和是正则化参数。虽然通过最大化BPR-OPT准则可以获得疾病最优隐向量和miRNA最优隐向量，对miRNA与疾病关联进行预测，但仍有一些问题需要解决。本文从以下三个方面改进BPR算法，建立BRMDA模型预测miRNA与疾病的关联（算法流程见图3-1）。图3-1BRMDA算法流程图Figure3-1TheflowchartofBRMDA（1）增加miRNA的相似性信息和疾病的相似性信息

【参考文献】：
期刊论文
[1]Epidemiology of esophageal cancer[J]. Yuwei Zhang.  World Journal of Gastroenterology. 2013(34)



本文编号：3488959