基于正例和未標(biāo)記樣本策略及矩陣填充的miRNA相關(guān)研究
發(fā)布時間:2021-01-19 17:18
微RNA(microRNA,miRNA)是指長約為22個核苷酸的非編碼RNA,是由細(xì)胞的內(nèi)源性發(fā)卡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)錄和加工而成。MiRNA常常被用來當(dāng)作疾病診斷的生物標(biāo)志物,而且還有研究者將miRNA當(dāng)作藥物的靶點(diǎn)進(jìn)而治療疾病。因此,發(fā)掘更多的疾病-miRNA關(guān)聯(lián)將有助于理解疾病的發(fā)病機(jī)制,能促進(jìn)對于疾病的診斷、預(yù)后和治療;谟嬎愕念A(yù)測模型可以有效地預(yù)測最可能與疾病相關(guān)的miRNA,從而降低發(fā)現(xiàn)新的疾病-miRNA關(guān)聯(lián)的實驗成本。本文所用到的數(shù)據(jù)包括疾病-miRNA關(guān)聯(lián)、疾病語義相似性、miRNA功能相似性、疾病的集成相似性和miRNA的集成相似性。本文提出了兩種計算模型IMCMDA和PUMDA。在IMCMDA中,疾病的集成相似性和miRNA的集成相似性作為輔助信息,并利用歸納矩陣填充算法預(yù)測潛在的疾病-miRNA關(guān)聯(lián)。本文采用局部留一交叉驗證、全局留一交叉驗證和5折交叉驗證來評估模型的性能。在IMCMDA的實驗部分,本文對結(jié)腸癌、腎臟腫瘤、淋巴癌、乳腺癌和食管癌5種疾病進(jìn)行案例研究。在預(yù)測的前50名疾病相關(guān)的miRNA中,分別有42、44、45、50和49個miRNA被數(shù)據(jù)庫驗證。在PUMD...
【文章來源】:中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【圖文】:
膽脂瘤和脫發(fā)癥的DAG圖
3基于歸納矩陣填充算法的疾病-miRNA關(guān)聯(lián)預(yù)測13圖3-1IMCMDA模型的流程圖Figure3-1FlowchartofIMCMDA其中1,2是正則化系數(shù),且通常都設(shè)為1,‖‖是矩陣的Frobenius范數(shù),也稱為范數(shù)。12‖‖2是目標(biāo)函數(shù),12‖‖2和22‖‖2是懲罰項,用來防止過擬合問題。我們采用Jain等人[81]提出的方法來求解上述問題。首先,將和隨機(jī)為一個稠密矩陣,然后使用迭代更新公式求解和,當(dāng)滿足收斂準(zhǔn)則時,迭代應(yīng)停止,通常將收斂的閾值設(shè)置為106。IMCMDA的代碼基于Matlab2019b。圖3-1給出了求解迭代問題的詳細(xì)算法步驟。當(dāng)和求出來之后,可以通過以下公式計算疾病()和miRNA()之間的預(yù)測得分:((),())=(,:)(,:)(3-3)值得注意的是,如果有一個沒有任何已知的相關(guān)miRNA的新疾病(),只要有新疾病()的輔助信息,IMCMDA一樣能預(yù)測這個新疾病與所有
IMCMDA與前人模型在LOOCV中的基于ROC曲線的性能對比
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]生物信息學(xué)研究進(jìn)展[J]. 李洪東,朱曉姝,王建新. 玉林師范學(xué)院學(xué)報. 2018(05)
[2]基于Biased-SVM的非平衡半監(jiān)督分類算法[J]. 杜利敏,徐揚(yáng). 河南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(04)
[3]低秩矩陣填充典型算法[J]. 鄧軍,謝鯤. 電子制作. 2017(09)
[4]microRNA與人類疾病關(guān)系研究中的生物信息學(xué)方法和資源[J]. 張帆,崔慶華. 生理科學(xué)進(jìn)展. 2016(03)
[5]壓縮感知與矩陣填充及其在圖像處理中的應(yīng)用[J]. 趙玉娟,鄭寶玉,陳守寧. 南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(03)
[6]矩陣填充及其在信號處理中的應(yīng)用[J]. 趙玉娟,鄭寶玉,陳守寧. 信號處理. 2015(04)
[7]基于填充和相似性信任因子的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 郝立燕,王靖. 計算機(jī)應(yīng)用. 2013(03)
[8]miRNA研究進(jìn)展[J]. 劉強(qiáng),鄭秀峰,辛永紅. 重慶醫(yī)學(xué). 2009(15)
[9]microRNA與腫瘤[J]. 周凡,莊詩美. 生命科學(xué). 2008(02)
[10]計算生物學(xué)開拓現(xiàn)代生物技術(shù)研究的未來[J]. 趙陳同. 江蘇科技信息. 2005(10)
本文編號:2987393
【文章來源】:中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【圖文】:
膽脂瘤和脫發(fā)癥的DAG圖
3基于歸納矩陣填充算法的疾病-miRNA關(guān)聯(lián)預(yù)測13圖3-1IMCMDA模型的流程圖Figure3-1FlowchartofIMCMDA其中1,2是正則化系數(shù),且通常都設(shè)為1,‖‖是矩陣的Frobenius范數(shù),也稱為范數(shù)。12‖‖2是目標(biāo)函數(shù),12‖‖2和22‖‖2是懲罰項,用來防止過擬合問題。我們采用Jain等人[81]提出的方法來求解上述問題。首先,將和隨機(jī)為一個稠密矩陣,然后使用迭代更新公式求解和,當(dāng)滿足收斂準(zhǔn)則時,迭代應(yīng)停止,通常將收斂的閾值設(shè)置為106。IMCMDA的代碼基于Matlab2019b。圖3-1給出了求解迭代問題的詳細(xì)算法步驟。當(dāng)和求出來之后,可以通過以下公式計算疾病()和miRNA()之間的預(yù)測得分:((),())=(,:)(,:)(3-3)值得注意的是,如果有一個沒有任何已知的相關(guān)miRNA的新疾病(),只要有新疾病()的輔助信息,IMCMDA一樣能預(yù)測這個新疾病與所有
IMCMDA與前人模型在LOOCV中的基于ROC曲線的性能對比
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]生物信息學(xué)研究進(jìn)展[J]. 李洪東,朱曉姝,王建新. 玉林師范學(xué)院學(xué)報. 2018(05)
[2]基于Biased-SVM的非平衡半監(jiān)督分類算法[J]. 杜利敏,徐揚(yáng). 河南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(04)
[3]低秩矩陣填充典型算法[J]. 鄧軍,謝鯤. 電子制作. 2017(09)
[4]microRNA與人類疾病關(guān)系研究中的生物信息學(xué)方法和資源[J]. 張帆,崔慶華. 生理科學(xué)進(jìn)展. 2016(03)
[5]壓縮感知與矩陣填充及其在圖像處理中的應(yīng)用[J]. 趙玉娟,鄭寶玉,陳守寧. 南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(03)
[6]矩陣填充及其在信號處理中的應(yīng)用[J]. 趙玉娟,鄭寶玉,陳守寧. 信號處理. 2015(04)
[7]基于填充和相似性信任因子的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 郝立燕,王靖. 計算機(jī)應(yīng)用. 2013(03)
[8]miRNA研究進(jìn)展[J]. 劉強(qiáng),鄭秀峰,辛永紅. 重慶醫(yī)學(xué). 2009(15)
[9]microRNA與腫瘤[J]. 周凡,莊詩美. 生命科學(xué). 2008(02)
[10]計算生物學(xué)開拓現(xiàn)代生物技術(shù)研究的未來[J]. 趙陳同. 江蘇科技信息. 2005(10)
本文編號:2987393
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