基于拉普拉斯规范化和重启随机游走算法的微生物疾病关系预测

• 作者: 杨杰 罗洪
• 来源期刊: 西南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 拉普拉斯规范化 高斯核相似性 异质网络 RWR
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与电子信息科学
• 页码范围: 510-514
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.11920/xnmdzk.2020.05.009

摘要

随着微生物组学和相关生物信息技术的发展,研究微生物和疾病之间的关系已成为生物信息学的重要课题之一.通常传统实验研究微生物和疾病关系耗时又耗成本,利用计算方法有助于研究目标的定位和缩短研究周期.首先基于已知微生物疾病关系互作网络、拉普拉斯规范化高斯核微生物和疾病相似性网络构建了异质网络,接着在异质网络上采用重启的随机游走算法对微生物和疾病的潜在关系进行了预测,最后与其它预测算法进行了五折交叉验证和预测结果分析.实验结果验证了算法的有效性.