基于異質(zhì)性網(wǎng)絡鏈路預測算法的非編碼RNA--疾病相關性預測研究.pdf

1、近十幾年來，非編碼RNA(non-coding RNA，ncRNA)的研究在生命科學領域中占據(jù)了非常重要的地位。其中，ncRNA-疾病的相關性研究直接關乎人類健康，深入研究ncRNA-疾病的相關性有助于幫助人們在分子水平上理解疾病的發(fā)病機制，對疾病的預防、治療、預后都具有十分重要的意義。
　　隨著高通量實驗技術的快速發(fā)展，ncRNA-疾病相關性數(shù)據(jù)得到快速積累，并建立了一些可靠性高的公開數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)庫不僅提供了實驗支持的ncR

2、NA-疾病關系的系統(tǒng)概述，還涉及相關的生物學信息，極大地推動了ncRNA-疾病相關性研究的進展。研究者充分利用現(xiàn)有實驗數(shù)據(jù)，設計高效而精確的計算方法預測出潛在的ncRNA-疾病相關性，用于指導后續(xù)實驗，可以顯著降低生物實驗所需成本。然而，現(xiàn)有的大部分計算方法僅基于已有數(shù)據(jù)庫中ncRNA-疾病相互作用信息構(gòu)建ncRNA-疾病關聯(lián)網(wǎng)絡，并沒有考慮到生物網(wǎng)絡本身的異質(zhì)性特征，忽視了ncRNA-疾病關聯(lián)網(wǎng)絡中相關的生物信息。本文針對ncRNA-

3、疾病相關性研究中的2個重要方向——小分子RNA(microRNA，miRNA)-疾病的相關性和長非編碼RNA(long non-coding RNA, lncRNA)-疾病相關性進行研究，具體內(nèi)容如下:
　　1、在已知miRNA-疾病相互作用數(shù)據(jù)基礎上，通過引入大量miRNA-靶基因(target)相關性數(shù)據(jù)，構(gòu)建出“disease-miRNA-target”異質(zhì)性網(wǎng)絡，并在此網(wǎng)絡上提出miRNA-疾病相關性預測算法DMTHNDM

4、(disease-miRNA-targetheterogeneous network for disease-related miRNA)用于潛在的miRNA-疾病相關性預測。該網(wǎng)絡中，靶基因作為miRNA-疾病相關性的協(xié)同預測標簽，極大地豐富了網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)。通過將DMTHNDM與現(xiàn)有miRNA-疾病相關性預測工作進行性能對比，結(jié)果顯示本文方法不僅更好地描述了miRNA-疾病關聯(lián)網(wǎng)絡的異質(zhì)性，同時有效地提高了潛在miRNA-疾病相關性的

5、預測性能。
　　2、結(jié)合lncRNA-疾病相互作用信息以及基因(gene)-疾病相互作用信息，構(gòu)建了“l(fā)ncRNA-disease-gene”異質(zhì)性網(wǎng)絡。然而，現(xiàn)有實驗驗證的lncRNA-疾病相互作用數(shù)據(jù)較少，以致網(wǎng)絡稀疏，孤立節(jié)點較多。為解決該問題，本文進一步收集了lncRNA表達譜信息與疾病的表型信息，由此計算出lncRNA表達譜相似性及疾病語義相似性。通過整合以上四類信息，構(gòu)建lncRNA-疾病相關性的異質(zhì)性網(wǎng)絡，并在此基礎