一种预测miRNA与疾病关联关系的矩阵分解算法

• 作者: 刘晓燕 王春宇 车凯 郭茂祖 陈希
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: microRNAs 疾病 关联预测 矩阵分解 迭代最小二乘
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 897-904
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 4395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201805043

摘要

越来越多的证据表明microRNAs(miRNAs)在生命进程中发挥着重要作用.近年来,预测miRNAs与疾病的关联关系成为一个研究热点.然而,现有的方法大多数是基于已知的miRNA-疾病关联,对没有任何关联信息的miRNA或疾病的效果是很不理想的.本文提出了一种矩阵分解的方法LMFMDA(Ieast squares optimization matrix factorization method for mirna-disease association)对miRNAs和疾病的关联关系进行预测.LMFM-DA基于miRNAs相似度矩阵、疾病相似度矩阵和miRNAs-疾病关联关系矩阵,用迭代最小二乘法求解miRNAs和疾病的表达向量,最终利用miRNAs和疾病的表达向量完成对miRNA与疾病关联关系的预测.与常规做法不同的是,我们引入了辅助的miRNAs和疾病变量,来保证在优化时能够收敛到最优解.实验结果表明,采用留一交叉验证法得到的AUC值可达0.820 6,明显优于当前其他方法,尤其在没有任何关联信息的miRNA和疾病上,LMFMDA算法比最新的算法有了极大的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓燕	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	35	237	8.0	14.0
2	郭茂祖	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	77	1227	20.0	33.0
4	王春宇	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	12	28	3.0	4.0
5	陈希	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	4	23	2.0	4.0
8	车凯	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	4	61	2.0	4.0