【摘 要】
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致病基因预测对于推进致病机制的研究起到了重要的作用,是生物信息学研究中的一个重要课题。由于单源生物数据存在的高噪声和高维度问题,极大程度地影响了数据的可靠性。鉴于生物学家通常倾向于整合多源数据来避免偏差,本文对多源特征的融合方式进行了相关研究。具体地,本文从特征融合和模型融合的角度对致病基因的预测问题进行了研究。具体研究内容如下:（1）为了充分挖掘基因-基因关联网络中的拓扑信息,本文构建了基于网络
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致病基因预测对于推进致病机制的研究起到了重要的作用,是生物信息学研究中的一个重要课题。由于单源生物数据存在的高噪声和高维度问题,极大程度地影响了数据的可靠性。鉴于生物学家通常倾向于整合多源数据来避免偏差,本文对多源特征的融合方式进行了相关研究。具体地,本文从特征融合和模型融合的角度对致病基因的预测问题进行了研究。具体研究内容如下:（1）为了充分挖掘基因-基因关联网络中的拓扑信息,本文构建了基于网络嵌入的深度协同过滤模型（NEDCF）,引入了结构深度网络嵌入对基因相互关联网络进行特征提取,并且将特征进行融合后采用引导矩阵补全方法进行致病基因评分预测。由于致病基因预测任务中存在负样本缺失问题,本文引入了PU学习方法进行风险平衡。实验表明,NEDCF模型能够有效提高预测性能。（2）为了从特征角度对多源数据进行融合,本文构建了融合多视图特征的深度协同过滤模型（MVDCF）,引入了深度典型关联分析以建模多源数据间的协同性。为了缓解数据稀疏的影响,本文分别构建了基因特征和疾病特征相似图以补充数据。然后采用图卷积神经网络进行特征学习,并引入PU学习方法避免负样本带来的偏置问题。实验表明,MVDCF能够有效改进算法性能。（3）针对传统致病基因预测问题中缺乏负样本的问题,本文构建了基于双图卷积神经网络的深度协同过滤模型（DDCF）,引入了基于偏好的模型来避免将无标记样本作为负样本带来的偏差问题。鉴于基于偏好的模型只能学习局部信息,本文提出了基于无监督学习的方法,将其与传统基于点积的方法进行融合,兼顾了全局信息和局部信息。实验表明,DDCF能够有效缓解PU场景下的负样本缺失问题。
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