一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的miRNA-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測方法

一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的miRNA-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測方法摘要：miRNA-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測是疾病發(fā)病機(jī)制研究和疾病診斷、治療的重要方向之一。隨著大規(guī)?；虮磉_(dá)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的不斷積累，網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)作為一種有效的方法被廣泛應(yīng)用。本文介紹了一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的miRNA-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測方法，主要包括網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)分析和預(yù)測模型構(gòu)建和評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確預(yù)測miRNA與疾病之間的關(guān)聯(lián)，為疾病診斷和治療提供了有力的支持。1.引言miRNA是一類長度較短的非編碼RNA分子，參與了許多細(xì)胞生物學(xué)過程，包括基因表達(dá)調(diào)控、基因剪接和轉(zhuǎn)錄后調(diào)控等。近年來，越來越多的研究表明，miRNA也在疾病的發(fā)生和發(fā)展過程中起著重要作用。因此，miRNA-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測成為了研究人員關(guān)注的重要方向之一。然而，由于miRNA與疾病之間的關(guān)聯(lián)復(fù)雜多樣，傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法和計(jì)算方法往往無法有效預(yù)測miRNA與疾病之間的關(guān)聯(lián)。為此，需要開發(fā)一種有效的預(yù)測方法。2.相關(guān)工作目前，已經(jīng)有許多關(guān)于miRNA-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測的研究。早期的方法主要是基于miRNA和疾病之間的相關(guān)性分析，例如Pearson相關(guān)系數(shù)、Spearman相關(guān)系數(shù)等。此外，還有一些基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析miRNA與疾病之間的關(guān)聯(lián)，例如基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方法。隨著大規(guī)?；虮磉_(dá)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的不斷積累，網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)成為一種流行的方法。網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)旨在尋找一種表示方式，能夠充分反映節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，使得節(jié)點(diǎn)表示方式可以輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行分類、聚類等任務(wù)。3.方法網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)主要包括兩種方法：基于特征的方法和基于嵌入的方法?；谔卣鞯姆椒▽⒕W(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示成一個(gè)特征向量，使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類或聚類?；谇度氲姆椒▌t是將網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)嵌入到一個(gè)低維度向量空間中，保留節(jié)點(diǎn)之間的相互關(guān)系。本文主要使用基于嵌入的方法來學(xué)習(xí)miRNA-疾病網(wǎng)絡(luò)中miRNA和疾病的嵌入向量。我們首先構(gòu)建一個(gè)miRNA-疾病相互作用網(wǎng)絡(luò)，將miRNA和疾病作為節(jié)點(diǎn)，邊表示miRNA和疾病之間的關(guān)聯(lián)。然后，使用隨機(jī)游走算法在相互作用網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行節(jié)點(diǎn)嵌入，得到miRNA和疾病的嵌入向量。最后，通過關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，計(jì)算miRNA和疾病之間的關(guān)聯(lián)程度，預(yù)測miRNA與疾病之間的關(guān)聯(lián)。本文采用的預(yù)測模型是眾所周知的二分類模型，具體來說，我們采用對(duì)數(shù)幾率回歸模型來進(jìn)行預(yù)測。對(duì)于一個(gè)給定的miRNA-diseasepair，使用預(yù)測模型得到其預(yù)測分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)越高，其miRNA和disease之間的關(guān)聯(lián)越強(qiáng)。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)集是miRNA和疾病相互作用數(shù)據(jù)庫，共包含437個(gè)miRNA和383個(gè)疾病。我們將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練集包含80%的數(shù)據(jù)，測試集包含20%的數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)使用5折交叉驗(yàn)證進(jìn)行模型的訓(xùn)練和測試，評(píng)估指標(biāo)使用準(zhǔn)確率、召回率、F1-score和AUC。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的miRNA-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測方法具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確率。在獨(dú)立測試集上，準(zhǔn)確率為0.854，召回率為0.843，F(xiàn)1-score為0.848，AUC為0.924。5.結(jié)論本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的miRNA-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測方法，該方法通過學(xué)習(xí)miRNA-疾病相互作用網(wǎng)絡(luò)中miRNA和疾病的嵌入向量，并通過關(guān)聯(lián)分析技術(shù)計(jì)算miRNA與