基于低秩矩阵分解方法预测miRNA与疾病的关联

摘要

越来越多研究表明microRNAs(miRNAs)在疾病的治疗与诊断中充当重要的生物标记物.近年来,通过低秩矩阵补全的方法预测mirna与疾病的关联(LRMCM:a low-rank matrix completion-based method to predict miRNA-disease associations),成了生物信息学领域的一个研究热点.利用一种低秩矩阵完成的方法来预测mirna与疾病关联,首先对已知的mirna与疾病构造一个邻接矩阵,然后用mirna相似性矩阵和疾病相似性矩阵进行正则化处理.在5倍交叉验证中,方法AUC为0.8806,在预测mirna与疾病关联方面,显著优于典型的方法.