基于堆叠自动编码器的miRNA-疾病关联预测方法

摘要：

作为一类小的非编码RNA,miRNA的异常调控与人类疾病的发生和发展密切相关,研究miRNA与疾病的关联对于了解人类疾病致病机制具有重要意义.机器学习方法被广泛应用于miRNA-疾病关联预测,然而现有方法仅仅考虑了miRNA与疾病相似性网络信息,忽略了相似性网络的拓扑结构.因此,文中提出基于堆叠自动编码器的miRNA-疾病关联预测模型SAEMDA,该模型采用重启随机游走获取miRNA与疾病相似性网络的拓扑结构特征,用堆叠自动编码器提取miRNA与疾病的抽象低维特征,将得到的低维特征输入深度神经网络进行miRNA-疾病关联预测.SAEMDA模型在5折交叉验证中取得了较好的结果,并在结肠癌和肺癌两个案例中进行了验证.在结肠癌的案例中,此模型预测的前50个miRNA-疾病关联中的45个miRNA在数据库中得到了验证;在肺癌的案例中,排名前50的miRNA均在数据库中得到了验证.

关键词：miRNA-疾病关联;相似性网络;拓扑结构;重启随机游走;堆叠自动编码器

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省重点研发计划项目;山西省研究生教育改革课题

在线出版日期：2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：114-120