基于非負矩陣因式分解的疾病關(guān)聯(lián)miRNA預(yù)測方法研究.pdf

1、隨著微陣列技術(shù)和新一代測序技術(shù)等高通量技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)生了大量的生物學(xué)數(shù)據(jù)。而做為調(diào)控基因表達水平的重要因子之一，microRNA逐漸成為目前研究的重點和熱點，由于已有研究表明microRNA對各種復(fù)雜疾病的產(chǎn)生具有十分密切的關(guān)系，因此對miRNA的分析具有十分重要的意義和價值。本文主要以與疾病相關(guān)的miRNA預(yù)測方法作為研究內(nèi)容，分別給出了一種基于非負矩陣因式分解的分析方法和帶稀疏約束項的改進方法，為預(yù)測與疾病相關(guān)的miRNA提供了新的

2、途徑。
　　本文主要完成了以下兩個方面的工作:
　　(1)提出了一種新的基于非負矩陣因式分解的疾病關(guān)聯(lián)miRNA預(yù)測方法NMF，該方法充分利用非負矩陣因式分解方法將多源數(shù)據(jù)整合到miRNA-disease關(guān)聯(lián)關(guān)系的預(yù)測中，包括miRNA-gene數(shù)據(jù)、disease-gene數(shù)據(jù)、miRNA功能相似性數(shù)據(jù)、phenotype-disease數(shù)據(jù)和miRNA-disease數(shù)據(jù)，通過假設(shè)miRNA-gene和disease-g

3、ene數(shù)據(jù)間存在公共基矩陣，建立miRNA-disease之間的關(guān)聯(lián)，并以miRNA功能相似性數(shù)據(jù)、phenotype-disease和已知的其他miRNA-disease作為算法迭代過程中的限制，引導(dǎo)算法快速收斂到結(jié)果。實驗結(jié)果表明本文提出的方法在多個疾病數(shù)據(jù)集上的預(yù)測準(zhǔn)確率都優(yōu)于已有算法。
　　(2)對NMF算法進行改進，提出了一種稀疏的非負矩陣因式分解方法來預(yù)測miRNA-disease關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過對公共基矩陣和因子矩陣加