miRNA與疾病關聯關系的計算模型
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microRNAs(miRNAs)在生命進程中發揮著重要作用.近年來,預測miRNAs與疾病的關聯關系成為一個研究熱點.當前,計算方法整體上可以分為兩大類:基于相似度度量的方法和基于機器學習的方法.前者通過度量網絡中節點之間的關聯強度預測miRNA-疾病關聯。但需要構建高質量的生物網絡模型:后者將機器學習相關算法應用到這個問題中,但需要構建高可信度的負例集合,基于以上困難和不足,提出了一種計算模型BNPDCMDA,用于預測miRNAs-疾病關聯關系.該方法首先構建miRNA-疾病雙層網絡模型。然后利用miRNA的功能相似度對其進行基于密度的聚類,進而將二分網絡投影應用于聚類后的miRNAs及疾病集合構成的miRNA-疾病雙層子網中,最終完成對miRNA與疾病關聯關系的預測.實驗結果表明。采用留一交叉驗證法得到的AUC值可達99.08%。明顯優于當前其他高效方法.最后。采用BNPDCMDA方法對某些常見疾病所關聯的miRNAs進行預測。實驗結果獲得了文獻的支持,進一步表明了該方法的有效性。
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