【摘 要】
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MiRNA作为人类体内的调控因子,通过靶向mRNA发挥调控作用。miRNA的功能失调与疾病的产生和发展有着众多联系。因此,研究miRNA与疾病的关联对疾病的预防和治疗有着重要的意义。致病miRNA预测算法旨在于通过计算方法,根据已知的miRNA、疾病相关数据寻找潜在的致病miRNA。随着miRNA-疾病预测算法研究的发展和相关数据的积累,在致病miRNA预测过程中,整合与miRNA相关的基因信息和
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MiRNA作为人类体内的调控因子,通过靶向mRNA发挥调控作用。miRNA的功能失调与疾病的产生和发展有着众多联系。因此,研究miRNA与疾病的关联对疾病的预防和治疗有着重要的意义。致病miRNA预测算法旨在于通过计算方法,根据已知的miRNA、疾病相关数据寻找潜在的致病miRNA。随着miRNA-疾病预测算法研究的发展和相关数据的积累,在致病miRNA预测过程中,整合与miRNA相关的基因信息和与疾病相关的基因信息,不但有利于提高预测的准确性,还有助于对疾病的发病机制进行更加深入地研究。因此,本文基于现有的miRNA-疾病关联信息,整合基因的信息,提出了两种基于张量分解的致病miRNA预测算法。本文的主要研究工作如下:（1）现有的融合了基因信息的致病miRNA预测算法通常将miRNA-基因关联信息和疾病-基因关联信息应用为两个基本独立的部分,这种应用方式忽略了miRNA的调控机制,因此,本文提出了一种基于张量分解的致病miRNA预测算法,TDMDA（A tensor decomposition method for miRNA-disease association prediction）。该算法利用已知miRNA-基因关联信息、miRNA-疾病关联信息和基因-疾病关联信息构建miRNA-基因-疾病关联张量,然后基于构建的miRNA-基因-疾病关联张量和辅助信息,应用张量分解技术捕获miRNA、基因、疾病之间的潜在关联,最后将miRNA-基因-疾病关联预测结果转换为致病miRNA预测结果。经过实验验证,在致病miRNA的预测方面,TDMDA算法的性能优于其它对比方法。于此同时,TDMDA算法也可以实现miRNA-基因-疾病关联的预测,为miRNA和疾病之间复杂的生物机制的理解提供更丰富的信息。（2）miRNA和疾病之间的关联是复杂的,非线性的。基于miRNA,基因和疾病之间的关联所构建的miRNA-基因-疾病关联张量具有更加复杂的结构。为了更好地捕获miRNA-基因-疾病关联张量中的非线性结构进而识别潜在的致病miRNA,本文提出了一种基于神经张量分解的致病miRNA预测算法,NTDMDA（A neural tensor decomposition method for miRNA-disease association prediction）。该算法首先借助加权K近邻（WKNN）算法的思想,应用生物相似性信息分别更新miRNA-疾病关联矩阵,miRNA-基因关联矩阵和基因-疾病关联矩阵,进而更新miRNA-基因-疾病关联张量,减轻数据稀疏性问题对预测性能的影响,然后采用神经张量分解算法学习miRNA-基因-疾病关联张量中潜在的非线性结构,进而完成致病miRNA的预测任务。通过与其它先进的预测算法进行对比,验证了NTDMDA良好的预测性能,可以为致病miRNA预测算法的研究提供更多的思路。
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