微RNA與疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在生物信息學(xué)領(lǐng)域，疾病與基因之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是一個(gè)極其重要的研究方向。是研究人類遺傳疾病的重要手段，掌握了復(fù)雜疾病的治病機(jī)理，就可以根據(jù)致病基因所對(duì)應(yīng)的表型對(duì)癥下藥，或者避免遺傳疾病的產(chǎn)生。隨著越來(lái)越多的基因被發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)量的飛速提升，基因與疾病的對(duì)應(yīng)關(guān)系將從生物學(xué)實(shí)驗(yàn)階段步入新的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)階段。
　　本文受到原有的微RNA-疾病對(duì)應(yīng)關(guān)系算法研究的啟發(fā)，提出了利用改進(jìn)的隨機(jī)游走算法在構(gòu)建的疾病相似性網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行隨機(jī)游走，對(duì)未知的微RNA

2、-疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行打分排序，針對(duì)排序結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。主要的研究?jī)?nèi)容和成果如下:
　　利用已發(fā)表文獻(xiàn)挖掘經(jīng)過生物學(xué)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的微RNA-疾病的對(duì)應(yīng)關(guān)系作為原始數(shù)據(jù)。利用基于Mesh概念的相似性算法計(jì)算相關(guān)疾病的相似性，用以構(gòu)建疾病相似性網(wǎng)絡(luò)。在傳統(tǒng)的隨機(jī)游走算法中默認(rèn)初始節(jié)點(diǎn)游走至下一節(jié)點(diǎn)的概率是相等的，并沒有結(jié)合網(wǎng)絡(luò)本身的特性來(lái)進(jìn)行判斷，針對(duì)這一問題，本文提出了結(jié)合疾病網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際情況，構(gòu)建基于節(jié)點(diǎn)重要性的疾病重要性矩陣，將節(jié)點(diǎn)重要性作

3、為權(quán)重應(yīng)用到轉(zhuǎn)移概率矩陣中。同時(shí)，結(jié)合原始數(shù)據(jù)中的對(duì)應(yīng)關(guān)系，本文為網(wǎng)絡(luò)中已對(duì)應(yīng)關(guān)系的疾病節(jié)點(diǎn)設(shè)置了一個(gè)評(píng)估參數(shù)，用來(lái)提升對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)移概率，從而加大排序的正確性。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出本文365個(gè)微RNA關(guān)聯(lián)的疾病排序，通過對(duì)每個(gè)RNA樣本排名前20位疾病進(jìn)行驗(yàn)證，證明了本文提出算法的準(zhǔn)確性。同時(shí)與其他算法進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了此算法的高效性，此外該算法的算法的AUC值達(dá)到了73.5％，相較于傳統(tǒng)算法高出了一個(gè)百