基于多层异构生物网络的药物—基因关系预测方法研究

发布时间：2021-03-28 23:04

　　随着大数据技术的发展,现实中应用到的数据量越来越庞大,数据种类也日渐丰富,多种数据所构成的异构网络的应用更加广泛,比如文献数据库、社交网络、商品推荐系统、生物信息等,这些数据库系统都是由不同种类的数据所构成的异构信息网络。在这些异构数据中,我们要有效地筛选出可用数据,并且从中挖掘出有意义的信息,才能充分实现数据的价值。因此,在异构信息网络上进行数据挖掘任务就具有极其重要的研究价值。其中,生物信息异构网络的应用意义尤其突出,由药物和人类基因构成的异构网络揭露了药物与基因之间的相互作用关系,研究该网络中节点之间的相关性并对未知的作用关系进行预测不仅可以有效地解释药物如何影响人类基因的表达,也可以通过检测人类基因表达的扰动水平来对药物性能进行评估。出于这样的目的,本文着重研究了针对药物和基因组成的生物信息异构网络的预测算法,并对新提出的方法和传统预测方法进行了性能对比。具体地,我们做了如下三项工作和创新:（1）在药物-基因网络的基础上加入副作用数据,扩展药物-副作用之间的关系。并创新性地在药物-基因生物异构信息网络上运用表示学习的方法提取网络中的结构特征,运用两种表示学习算法,把网络中的结构... 

【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．３药物－基因－副作用异构信息网络实例??

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【参考文献】：
期刊论文
[1]Meta-Path-Based Search and Mining in Heterogeneous Information Networks[J]. Yizhou Sun,Jiawei Han.  Tsinghua Science and Technology. 2013(04)



本文编号：3106404