【摘要】：MiRNA(MicroRNA)是一類由20到25個核苷酸組成的非編碼RNA。研究初期,由于miRNA的功能尚未被發(fā)現(xiàn),所以miRNA一度被稱為“暗物質”。隨著研究的不斷深入,大量的實驗數(shù)據(jù)和案例表明,miRNA與疾病有著密切的聯(lián)系,在人類所必需的多種生物過程中均發(fā)揮著重要的作用。因此miRNA常常被作為生物標志物輔助醫(yī)生進行醫(yī)療診斷。發(fā)掘miRNA與疾病的關聯(lián)關系在科學領域以及人類醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展方面都具有重要意義,因此逐漸成為科研工作者重要的研究課題。目前,利用傳統(tǒng)的生物實驗方法雖然已經(jīng)可以得到miRNA與疾病的關聯(lián)數(shù)據(jù),但是這些方法的實驗周期往往很長,而且需要耗費大量的人力物力資源,所以得到的關聯(lián)數(shù)據(jù)數(shù)量極其有限。近年來,在新興的生物信息學的指導下,研究人員提出了大量與傳統(tǒng)實驗方法相比較更加準確有效的方法來實現(xiàn)miRNA-疾病關聯(lián)預測,其中很多都取得了十分矚目的成果。本文利用miRNA功能相似性網(wǎng)絡,疾病語義相似性網(wǎng)絡和miRNA與疾病的關系網(wǎng)絡等生物數(shù)據(jù)提出三種預測miRNA與疾病關聯(lián)關系的計算方法,即基于KATZ模型的預測方法KATZMDA、基于稀疏近鄰的方法SNMDA和基于局部約束線性編碼的LLCMDA方法�？紤]到miRMA功能相似性和疾病語義相似性數(shù)據(jù)過于稀疏,所以,三種方法都是對miRNA相似性和疾病相似性進行重構。其中,KATZMDA模型利用重構的相似性信息與已有的信息進行整合來構建異構網(wǎng)絡,然后再使用KATZ算法預測相關性分數(shù)。SNMDA和LLCMDA則是利用稀疏近鄰和局部約束線性編碼算法對相似性信息進行重構,然后再利用標簽傳播算法得到miRNA與疾病的關聯(lián)關系。在實驗部分,我們使用留一交叉驗證和K折交叉驗證來檢驗方法的有效性,同時對多種疾病進行案例分析來進一步驗證。實驗結果表明,本文提出的三種方法均可以有效地預測miRNA與疾病間的關聯(lián)關系。
【學位授予單位】：山東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP301.6;Q811.4
【圖文】：

圖 2-1 乳腺癌的 DAG 圖 d，可被表示為：DAGd=(d, Td, Ed)。 表示包含子節(jié)點 d 的所有祖先節(jié)點也包括其本身的集合，Ed 節(jié)點的有向邊的集合。的 DAG 中，疾病所處層次的不同對疾病 d 產(chǎn)生的語義貢獻值的疾病 d 節(jié)點越遠的祖先疾病節(jié)點對其語義貢獻值越小。假設疾使用 Dd(t)表示疾病 t 對疾病 d 的語義貢獻值。疾病 t 對疾病過公式 2-1 進行計算： 1maxdd dD t if t dD t D t t child of t if t d 用 表示語義貢獻值因子，t 表示疾病 t 的子節(jié)點。由公式 2-1身的語義貢獻值設置為 1。通常情況下，我們將 設置為 0.5。

山東師范大學碩士學位論文。.3 MiRNA 功能相似性網(wǎng)絡構建基于功能相似的 miRNA 往往作用于相似疾病的假設，Wang[43]提出了一個用于計算iRNA 功能相似性的方法。在 2.2 中，我們已經(jīng)介紹如何計算疾病語義相似性，Wang助疾病語義相似性來計算 miRNA 的功能相似性。目前，很多文獻中使用的 miRNA能相似性均是利用該方法計算而來，該相似性數(shù)據(jù)可以直接下載使用。計算過程主要為三個步驟，我們將借助 Xuan[21]文獻中的圖來解釋具體步驟。

山東師范大學碩士學位論文 1 1, ,,u vi v j ui DT j DTu vS dt DT S dt DTMisim u vDT DT 結介紹了后續(xù)提出算法中使用的三種生物數(shù)據(jù)。使用三種生物數(shù) miRNA-疾病異構網(wǎng)絡。其中，d 表示疾病，m 表示 miRNA。層為 miRNA 間的網(wǎng)絡。實線表示 miRNA 或疾病內部間的相似 與疾病間存在的關聯(lián)。

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