基于异构网络和机器学习的长非编码RNA-疾病关联关系预测.pdf

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1、硕士学位论文基于异构网络和机器学习的长非编码RNA-疾病关联关系预测PREDICTIONOFLNCRNA-DISEASEASSOCIATIONBASEDONHETEROGENEOUSNETWORKANDMACHINELEARNING徐志鑫哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP39学校代码：10213国际图书分类号：004.9密级：公开工学硕士学位论文基于异构网络和机器学习的长非编码RNA-疾病关联关系预测硕士研究生：徐志鑫导师：王亚东教授申请学位：工学硕士学科：计算机科学与技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工

2、业大学ClassifiedIndex:TP319.3U.D.C:681DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringPREDICTIONOFLNCRNA-DISEASEASSOCIATIONBASEDONHETEROGENEOUSNETWORKANDMACHINELEARNINGCandidate：XuZhixinSupervisor：Prof.WangYadongAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ComputerScienceandTechnol

3、ogyAffiliation：SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要长非编码RNA(longnoncodingRNAs)是一类长度超过200个核苷酸的非编码RNAs，大量研究表明，lncRNAs在许多重要的生物过程中起着关键作用，并且其突变和失调与许多疾病有关。然而通过生物实验方法来识别lncRNA和疾病的关联是费时费力的。有效的计算方法

4、将有助于人类对疾病分子机制的理解，并有助于寻找疾病诊断，治疗和预防的生物标志物。本文主要研究使用计算方法来预测lncRNA-疾病关联关系。生物网络方法已经应用于多个生物信息领域，本文利用已知lncRNA-疾病关联关系数据，lncRNA表达相似度，疾病语义相似度等得到了lncRNA-lncRNA相似度矩阵和疾病相似度矩阵。并通过相似度矩阵构建了lncRNA-疾病异构网络，通过在异构网络上进行双随机游走算法，对未知的关联进行预测，在对已知数据上的LOOCV下AUC值达到了0.9374，五折交叉验证下达到了0.8504，高于其它几种对比的方法。基于异构网络的模型对于高

5、关联疾病的预测和对新疾病的预测都表现出良好效果。另外，通过将方法应用于复杂疾病进行案例研究，说明了方法的有效性。而且，方法可以同时对所有疾病进行预测。机器学习方法对于解决例如像推荐系统等问题有很多的应用，利用已知的长非RNA-疾病关联关系，通过引入miRNA和疾病的相关信息，本文计算了新的lncRNA相似度矩阵，并通过疾病间的关系扩展了数据集。通过引入堆叠自编码器和多层神经网络，提出了能够提取数据高层特征的基于神经网络的机器学习模型，以及通过集成方法将多个基分类器进行有效组合的集成模型，两个模型在新数据集上，五折交叉验证下分别达到了0.9041和0.9072的A

6、UC。模型也能够对miRNA-疾病关联关系进行预测，并能到达很好的效果。在噪声数据下的结果证明了模型较好的鲁棒性。此外，对前列腺癌，肺癌和胃癌三个疾病的案例研究进一步证明了其预测未知lncRNA-疾病关联关系的能力。同时，模型可以对没有任何已知关联关系的疾病进行预测。本文提出了基于异构网络的方法和基于机器学习的方法来预测lncRNA-疾病关联关系，在实验相关指标和案例分析中都获得的很好的结果，因此，方法可能对未来生物医学研究是一个很好的补充。最后，本文对所提出的模型方法进行了总结，并对未来的研究进行了展望。关键词：长非编码RNA，疾病，关联关系，计算方法，异构网

7、络，机器学习-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractlncRNAs(longnoncodingRNAs)arekindofnoncodingRNAswithmorethan200ntnucleotidesinlength.ThereareincreasingevidencesshowingthatlncRNAsplaykeyrolesinmanybiologicalprocesses,andmutionsinanddysregulationofthemhavebeenproventobecorrelatedwithabroadrangeofhuman

8、diseases.How