【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,在生物信息領(lǐng)域,越來越多數(shù)據(jù)有待挖掘。然而,目前的生物數(shù)據(jù)大部分是經(jīng)過生物醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)得出的,顯然,其花費(fèi)的成本以及耗費(fèi)的精力是巨大的。最近幾年,隨著人工智能的普及發(fā)展,越來越多的科研人員將智能算法應(yīng)用在生物大數(shù)據(jù)挖掘和分析的方向。其中,長非編碼RNA是一種最近才被重視的生物大分子,其可以調(diào)控蛋白質(zhì)以及微小RNA,從而對疾病產(chǎn)生影響。運(yùn)用智能算法來研究長非編碼RNA與其他分子的關(guān)系預(yù)測是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。在本文中,我們提出了基于矩陣分解的改進(jìn)算法。該算法主要在隱語義模型的基礎(chǔ)上,將矩陣分解后的隱因子向量用邏輯函數(shù)表示成概率值,該值表明了對應(yīng)的用戶和項目的關(guān)系得分。通過帶邏輯函數(shù)的隱語義模型能夠?qū)ν扑]的結(jié)果有更好的解釋,同時也有利于計算和表示,但是該方法并沒有利用到協(xié)同過濾,對于用戶和項目各自之間的相鄰關(guān)系沒有考慮。因此,我們引入了圖正則化的思想將用戶和項目的相似性融入到目標(biāo)函數(shù),相似性越強(qiáng)則對應(yīng)的隱因子向量越接近。加入圖正則化的邏輯矩陣分解可以實(shí)現(xiàn)協(xié)同過濾,但是實(shí)際中往往相似性越高的用戶會對同一項目產(chǎn)生偏好,因此我們又根據(jù)K近鄰的思想保留樣本間的最強(qiáng)相似性,提高其在協(xié)同過濾中的影響,從而提高預(yù)測精確度。最后,我們將改進(jìn)的矩陣分解算法應(yīng)用在了生物信息學(xué)領(lǐng)域,分別是長非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測和長非編碼RNA-微小RNA相互作用預(yù)測。我們將長非編碼RNA-蛋白質(zhì)以及長非編碼RNA-微小RNA近似為用戶-項目模型,其中交互信息可以等價為用戶對項目的評分,而長非編碼RNA,蛋白質(zhì)和微小RNA的序列相似性則用作協(xié)同過濾信息加入到模型中。在留一交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中,兩個模型分別取得了0.9025和0.9319的AUC值。進(jìn)一步地我們又分別基于不同測試集對兩個實(shí)驗(yàn)做案例分析驗(yàn)證模型的有效性。所有結(jié)果表明,雖然增加了鄰接正則化會降低計算效率,但是改進(jìn)的算法在預(yù)測準(zhǔn)確性上優(yōu)于其他算法,顯示了算法改進(jìn)后的良好的預(yù)測能力和可擴(kuò)展性。
【圖文】：

來推測出潛在的關(guān)聯(lián)。正如圖 1-1 中所示，正方形代表了長非編碼RNA，三角形代表了蛋白質(zhì)或可替換為微小 RNA，正方形間的連線及上面數(shù)字表示長非編碼 RNA 之間的相似程度，，三角形間的連線及上面數(shù)字表示蛋白質(zhì)或微小 RNA 之間的相似程度，正方形和三角形之間的實(shí)線表示已知的長非編碼和蛋白質(zhì)作用關(guān)系或長非編碼 RNA 和微小 RNA 作用關(guān)系，而虛線表示潛在的關(guān)系，以待用本文提出的算法模型來挖掘。

直觀展示如圖 2-1，一個行為 n 列為 m 的用戶-項目矩陣可以被分解為兩個矩陣，一個是用戶因子矩陣，維度為 n 行 k 列，另一個為項目因子矩陣，維度是 k 行 m 列，在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時代中矩陣分解在推薦系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛[27]。在現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)中，矩陣分解因?yàn)槠淞己玫臄U(kuò)展性和評分補(bǔ)全手段被廣泛改進(jìn)并應(yīng)用在多個領(lǐng)域[28-30]，目前經(jīng)典的矩陣分解方法主要包括了矩陣的三角分解、滿秩分解、QR 分解和矩陣的奇異值（SVD）分解。
【學(xué)位授予單位】：遼寧大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：Q522;TP18

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本文編號：2709841