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文檔簡介
1、microRNA(miRNA)是近年來才發(fā)現(xiàn)的一類內(nèi)源性小分子非編碼RNA,對miRNA的研究已成為當(dāng)前生物信息學(xué)領(lǐng)域最熱門的課題之一。研究表明miRNA在動植物的許多生物過程中發(fā)揮著重要的調(diào)控作用,同時與人類疾病的產(chǎn)生和發(fā)展緊密關(guān)聯(lián)。準(zhǔn)確識別miRNA并研究miRNA與疾病的關(guān)聯(lián),對理解基因表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)、診斷及治療人類疾病、推動藥物研發(fā)等具有重要意義。
本文介紹了miRNA識別中涉及的生物學(xué)概念、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、相關(guān)數(shù)據(jù)庫等,
2、重點(diǎn)研究了miRNA識別算法和疾病相關(guān)miRNA預(yù)測算法。論文就當(dāng)前miRNA研究中存在的特征選擇不合理、信息使用不充分、數(shù)據(jù)類別不平衡等問題提出了相應(yīng)的解決方案。本文的主要研究內(nèi)容如下:
(1)針對目前miRNA識別研究中敏感性和特異性指標(biāo)不佳或兩者不平衡的問題,提出一種基于特征聚類和隨機(jī)子空間的miRNA識別方法。該算法采用信息增益率剔除部分弱分類能力特征后,利用信息熵度量特征間的相關(guān)性并對特征聚類,聚類過程中從每個特征簇
3、中隨機(jī)選取一定比例的特征組成特征集。通過參數(shù)調(diào)優(yōu)后選擇最優(yōu)特征集構(gòu)建分類模型識別miRNA。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法取得了較好的識別效果,同時在敏感性和特異性的平衡方面表現(xiàn)優(yōu)異。
(2)針對疾病-miRNA關(guān)聯(lián)研究中信息使用不充分導(dǎo)致預(yù)測效果不佳的情況,提出一種基于綜合相似性的疾病相關(guān)miRNA預(yù)測方法。該算法分別從疾病語義和疾病表型角度結(jié)合疾病-miRNA關(guān)聯(lián)信息構(gòu)建獨(dú)立的miRNA功能相似性網(wǎng)絡(luò),在兩個網(wǎng)絡(luò)上分別應(yīng)用隨機(jī)游走模
4、型,最后通得分函數(shù)融合兩個網(wǎng)絡(luò)的輸出。與經(jīng)典方法在18種疾病上實(shí)驗(yàn)對比表明,該算法具有一定的優(yōu)勢。
(3)進(jìn)一步研究miRNA識別中存在的類別不平衡現(xiàn)象,提出一種基于混合采樣的不平衡數(shù)據(jù)分類方法。該算法首先通過Borderline-SMOTE方法對少數(shù)類樣本過采樣,在此過程中對多數(shù)類的邊界降采樣并用NCL方法對鄰域進(jìn)行清理,最后對剩余多數(shù)類樣本采用K-means算法聚類選取代表性樣本,由此構(gòu)建平衡訓(xùn)練集。實(shí)驗(yàn)表明該算法可以很好
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