基于Hessian正则非负矩阵分解的非编码RNA与疾病关系预测方法

摘要

本发明公开了一种基于Hessian正则非负矩阵分解的非编码RNA与疾病关系预测方法，属于系统生物学领域，主要包括三个步骤：步骤一，分别计算非编码RNA的高斯谱核相似性和疾病的高斯谱核相似性；步骤二，使用迭代求解算法计算非编码RNA‑疾病关联对预测得分；步骤三，根据算出的非编码RNA‑疾病关联对得分进行排序，给出最终预测结果。本发明通过Hessian正则化细致刻画数据内在流形结构，有效利用了阴性样本的信息；l2,1范数约束和近似正交约束保证了编码矩阵的群稀疏性，能减弱噪声数据的影响。本方法能获得比较可靠的预测结果，有效地解决了生物实验方法耗时长、成本高的问题。