基于表型-miRNA網(wǎng)絡的疾病關聯(lián)miRNA預測方法研究.pdf

1、miRNAs是一類長度為22~25個堿基的內(nèi)源性非編碼RNA。它們在后轉錄水平調(diào)控基因的表達，并參與許多關鍵的生命過程，包括細胞的分裂、增殖和凋亡等。近年來，越來越多的研究表明，miRNA在許多疾病的發(fā)生及發(fā)展過程中扮演著重要的角色。目前人類雖然已經(jīng)發(fā)現(xiàn)并積累了大量的miRNA相關數(shù)據(jù)，但由于實驗技術的限制，僅少部分miRNA與疾病的關系得到了確定。因此，發(fā)展生物信息學的方法揭示miRNA與疾病關系顯得尤為重要。目前疾病關聯(lián)的miRNA

2、計算預測方法存在預測準確度不高，不能預測新的miRNA-疾病關系等問題。為解決這些問題，本文提出了兩種基于表型-miRNA生物網(wǎng)絡的疾病關聯(lián)miRNA預測方法，具體工作如下：
　　1.提出了一種新的基于網(wǎng)絡全局相似性的疾病關聯(lián)miRNA預測方法（NetGS）。該方法首先通過計算圖的拉普拉斯得分獲得網(wǎng)絡的全局相似性。在此基礎上，利用隨機游走算法和皮爾遜相關性計算公式計算得到miRNA-疾病的關聯(lián)得分。該方法不僅在預測準確度上較現(xiàn)有方

3、法有優(yōu)勢，而且能夠較好的解決新miRNA-疾病關系預測問題。
　　2.提出了一種基于信息擴散的疾病關聯(lián)miRNA預測方法（NDBM）。本文首次提出了從已知miRNA-疾病關系中提取miRNA相似信息及疾病相似信息的思想。在此基礎上，通過融合多種信息構建了兩個相似性網(wǎng)絡，即miRNA相似性網(wǎng)絡和疾病相似性網(wǎng)絡。該預測方法首先在miRNA相似網(wǎng)絡和疾病相似網(wǎng)絡上分別進行疾病關聯(lián)miRNA的預測，然后通過優(yōu)化函數(shù)將預測的結果進行了融合。