基于表型-miRNA网络的疾病关联miRNA预测方法研究

摘要

miRNAs是一类长度为22~25个碱基的内源性非编码RNA。它们在后转录水平调控基因的表达，并参与许多关键的生命过程，包括细胞的分裂、增殖和凋亡等。近年来，越来越多的研究表明，miRNA在许多疾病的发生及发展过程中扮演着重要的角色。目前人类虽然已经发现并积累了大量的miRNA相关数据，但由于实验技术的限制，仅少部分miRNA与疾病的关系得到了确定。因此，发展生物信息学的方法揭示miRNA与疾病关系显得尤为重要。目前疾病关联的miRNA计算预测方法存在预测准确度不高，不能预测新的miRNA-疾病关系等问题。为解决这些问题，本文提出了两种基于表型-miRNA生物网络的疾病关联miRNA预测方法，具体工作如下：
　　1.提出了一种新的基于网络全局相似性的疾病关联miRNA预测方法（NetGS）。该方法首先通过计算图的拉普拉斯得分获得网络的全局相似性。在此基础上，利用随机游走算法和皮尔逊相关性计算公式计算得到miRNA-疾病的关联得分。该方法不仅在预测准确度上较现有方法有优势，而且能够较好的解决新miRNA-疾病关系预测问题。
　　2.提出了一种基于信息扩散的疾病关联miRNA预测方法（NDBM）。本文首次提出了从已知miRNA-疾病关系中提取miRNA相似信息及疾病相似信息的思想。在此基础上，通过融合多种信息构建了两个相似性网络，即miRNA相似性网络和疾病相似性网络。该预测方法首先在miRNA相似网络和疾病相似网络上分别进行疾病关联miRNA的预测，然后通过优化函数将预测的结果进行了融合。实验结果表明，NDBM提高了预测精度。另外，本文还对NDBM与NetGS进行了比较分析。结果显示，这两种方法各有优势。NetGS比较适合用于解决新miRNA-疾病关系预测问题，而NDBM对于一般的miRNA-疾病关系预测问题具有较好的预测效果。

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第1章 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 论文结构安排

第2章 疾病关联的miRNA预测的方法

2.1引言

2.2 miRNA基础知识介绍

2.3 疾病关联miRNA相关数据库

2.4 miRNA相互作用网络构建方法

2.5 疾病相似性网络构建方法

2.6 预测算法

2.7 模型的评估

2.8 小结

第3章 基于全局相似性的疾病关联miRNA预测

3.1 引言

3.2 数据预处理

3.3 基于全局相似性的疾病关联miRNA预测

3.4 实验结果与分析

3.5 小结

第4章 基于信息扩散的疾病关联miRNA预测

4.1 引言

4.2 数据预处理

4.3 基于信息扩散的疾病关联miRNA预测

4.4 实验结果与分析

4.5 NDBM与NetGS比较分析

4.6 小结

结论

参考文献

附录A 攻读学位期间所发表的学术论文及所参加项目

致谢