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摘 要
Abstract
第1章 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 相关数据资源
1.2.2 基于生物网络的方法
1.2.3 基于机器学习的方法
1.2.4 其它方法
1.3 本文的主要研究内容
第2章 长非编码RNA及相关理论方法
2.1 长非编码RNA简述
2.1.1 长非编码RNA的功能
2.1.2 长非编码RNA与相关疾病
2.2 异构信息网络
2.2.1 异构信息网络基本概念
2.2.2 异构信息网络的研究发展
2.3 图上的随机游走
2.4 相关的性能评价指标
2.5 本章总结
第3章 基于异构网络的长非编码RNA-疾病预测
3.1 问题简述
3.2.1 lncRNA-疾病关联关系数据
3.2.2 疾病数据
3.2.3 lncRNA表达数据和表达相似度
3.2.4 其它相关的数据
3.3 疾病相似度和lncRNA相似度的计算
3.3.1 疾病相似度的计算
3.3.2 lncRNA相似度的计算
3.4基于异构网络的双随机游走预测方法
3.4.1 基于lncRNA网络的预测方法介绍
3.4.2 构建异构网络
3.4.3 预测方法
3.5实验结果与分析
3.5.1 评估指标介绍
3.5.2 BiRWHLDA方法交叉验证效果
3.5.3 与其它方法的对比
3.5.4 对其它关联关系的预测
3.5.5 对疾病的预测
3.5.6 BiRWHLDA案例分析
3.6本章总结
第4章 基于机器学习的长非编码RNA-疾病预测
4.1 数据获取
4.2 基于miRNA数据的lncRNA相似度
4.3 预测方法
4.3.1 堆叠式自编码器
4.3.2 多层神经网络
4.3.3 堆叠集成
4.4 实验结果与分析
4.4.1 5-折交叉验证结果
4.4.2 对其它关联关系的预测
4.4.3 模型的鲁棒性
4.4.4 NNBLDA案例分析
4.5 本章总结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
