基于深度学习的PD致病基因活性预测

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1、第３４卷第９期计算机应用与软件Ｖｏｌ３４Ｎｏ．９２０１７年９月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＳｅｐ．２０１７基于深度学习的ＰＤ致病基因活性预测１，２２１２李自臣田生伟刘江越高双印１（乌鲁木齐职业大学信息工程学院新疆乌鲁木齐８３０００２）２（新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐８３０００８）摘要帕金森病ＰＤ（Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓｄｉｓｅａｓｅ）是一种神经性系统疾病，多发于中老年人。目前，该病情的病因和发病机制尚不明确，但根据多国临床试验数据统计与分析，ＰＩＮＫｓ基因是影响整个ＰＤ发病的重要原因之一。针对该基因的活性结构数据进行研究，提出基于深度学习的深

2、度信念网络（ＤＢＮ）与稀疏自编码（ＳＡＥ）预测方法。该算法能通过深层网络特征单元自动学习到适合分类器分类的高层非线性组合特征，并将这些高层次特征输入到分类器中进行数据分析。实验结果表明，ＤＢＮ算法的平均预测精度较ＳＶＭ与ＡＮＮ分别提高了２８．０４％、１８．８４％；ＳＡＥ算法的平均预测精度较ＳＶＭ与ＡＮＮ分别提高了２３．５１％、１４．３１％。所以，提出的基于深度学习的ＰＩＮＫｓ活性预测方法具有较高的预测精度和稳定性，与理论分布也较为相吻合，适用于该基因活性的研究与探讨。关键词活性深度学习　ＳＡＥ　预测研究中图分类号　ＴＰ３　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉ

3、ｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１７．０９．０３７ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮＯＦＰＤＤＩＳＥＡＳＥＧＥＮＥＡＣＴＩＶＩＴＹＢＡＳＥＤＯＮＤＥＥＰＬＥＡＲＮＩＮＧ１，２２１２ＬｉＺｉｃｈｅｎ　ＴｉａｎＳｈｅｎｇｗｅｉ　ＬｉｕＪｉａｎｇｙｕｅ　ＧａｏＳｈｕａｎｇｙｉｎ１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵｒｕｍｑｉＶｏｃａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３０００２，Ｘｉｎｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ）２（ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，ＸｉｎｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３０００８，Ｘｉｎｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ　

4、　Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓｄｉｓｅａｓｅ（ＰＤ）ｉｓａｋｉｎｄｏｆｎｅｒｖｅｓｙｓｔｅｍｄｉｓｅａｓｅ，ｍｏｒｅｃｏｍｍｏｎｉｎｔｈｅｅｌｄｅｒｌｙ．Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｔｉｏｌｏｇｙａｎｄｐａｔｈｏｇｅｎｅｓｉｓｉｓｎｏｔｃｌｅａｒ，ｂｕｔａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｍｕｌｔｉｎａｔｉｏｎａｌｃｌｉｎｉｃａｌｔｒｉａｌｄａｔａｓｔａｔｉｓｔｉｃｓａｎｄａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＩＮＫｓｇｅｎｅｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅａｓｏｎｔｏｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｈｅｗｈｏｌｅＰＤｐａｔｈｏｇｅｎｅｓｉｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｙｆｏｒｔｈｅｓｔｒｕ

5、ｃｔｕｒｅｏｆａｃｔｉｖｉｔｙｇｅｎｅ，ａｎｄｔｈｅＤＢＮａｎｄＳＡＥａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｔｈｅＰＩＮＫｓａｃｔｉｖｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｌｅａｒｎａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｂｙｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｄｅｅｐｗｅｂｕｎｉｔｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｔｈｅｈｉｇｈｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅ，ａｎｄｗｉｌｌｔｈｅｓｅｈｉｇｈｌｅｖｅｌｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｐｕｔｓｔｏｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｆｏｒｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｅ

6、ｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＤＢＮａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｈｅａｖｅｒａｇｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆＳＶＭｗｉｔｈＡＮＮｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ２８．０４％，１８．８４％；ＳＡＥａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｈｅａｖｅｒａｇｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅＳＶＭａｎｄＡＮＮｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ２３．５１％，１４．３１％．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｅｅｐｓｔｕｄｙｏｆＰＩＮＫｓａｃｔｉｖｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｈａｓｈｉｇｈｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃ

7、ｕｒａｃｙａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｉｎｃｏｎｆｏｒｍｉｔｙｗｉｔｈｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｒｅ，ａｌｓｏｉｓａｐｐｌｉｃａｂｌｅｔｏｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙｏｆｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ａｃｔｉｖｉｔｙ　Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ　ＳＡＥ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ运动迟缓和平衡失调障碍，同时患者可伴有抑郁、便［１－２］０　引言秘和睡眠障碍等非运动症状。帕金森病最主要的病理改变是中脑黑质多巴胺ＤＡ（ｄｏｐａｍ