miRNA与疾病关联关系预测算法

来源：软件学报杂志2017年第11期北京时间：

作者：郭茂祖,王诗鸣,刘晓燕,田侦

单位：郭茂祖，北京建筑大学 电气与信息工程学院, 北京 10004411,王诗鸣，哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 15000102,刘晓燕，哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 15000103,田侦，哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 15000104

摘要：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.当前，计算方法整体上可以分为两大类：基于相似度度量的方法和基于机器学习的方法.前者通过度量网络中节点之间的关联强度预测miRNA-疾病关联，但需要构建高质量的生物网络模型；后者将机器学习相关算法应用到这个问题中，但需要构建高可信度的负例集合.基于以上困难和不足，提出了一种计算模型BNPDCMDA，用于预测miRNAs-疾病关联关系.该方法首先构建miRNA-疾病双层网络模型，然后利用miRNA的功能相似度对其进行基于密度的聚类，进而将二分网络投影应用于聚类后的miRNAs及疾病集合构成的miRNA-疾病双层子网中，最终完成对miRNA与疾病关联关系的预测.实验结果表明，采用留一交叉验证法得到的AUC值可达99.08%，明显优于当前其他高效方法.最后，采用BNPDCMDA方法对某些常见疾病所关联的miRNAs进行预测，实验结果获得了文献的支持，进一步表明了该方法的有效性.

关键词：microRNA;疾病;关联分析;二分网络投影;聚类

基金资助：国家自然科学基金（61571163，61532014，61671189，61402132）；国家重点基础研究发展计划（973）（2016YFC0901902）