【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,在生物信息領域,越來越多數(shù)據(jù)有待挖掘。然而,目前的生物數(shù)據(jù)大部分是經(jīng)過生物醫(yī)學實驗得出的,顯然,其花費的成本以及耗費的精力是巨大的。最近幾年,隨著人工智能的普及發(fā)展,越來越多的科研人員將智能算法應用在生物大數(shù)據(jù)挖掘和分析的方向。其中,長非編碼RNA是一種最近才被重視的生物大分子,其可以調(diào)控蛋白質(zhì)以及微小RNA,從而對疾病產(chǎn)生影響。運用智能算法來研究長非編碼RNA與其他分子的關系預測是當前的研究熱點。在本文中,我們提出了基于矩陣分解的改進算法。該算法主要在隱語義模型的基礎上,將矩陣分解后的隱因子向量用邏輯函數(shù)表示成概率值,該值表明了對應的用戶和項目的關系得分。通過帶邏輯函數(shù)的隱語義模型能夠?qū)ν扑]的結果有更好的解釋,同時也有利于計算和表示,但是該方法并沒有利用到協(xié)同過濾,對于用戶和項目各自之間的相鄰關系沒有考慮。因此,我們引入了圖正則化的思想將用戶和項目的相似性融入到目標函數(shù),相似性越強則對應的隱因子向量越接近。加入圖正則化的邏輯矩陣分解可以實現(xiàn)協(xié)同過濾,但是實際中往往相似性越高的用戶會對同一項目產(chǎn)生偏好,因此我們又根據(jù)K近鄰的思想保留樣本間的最強相似性,提高其在協(xié)同過濾中的影響,從而提高預測精確度。最后,我們將改進的矩陣分解算法應用在了生物信息學領域,分別是長非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用預測和長非編碼RNA-微小RNA相互作用預測。我們將長非編碼RNA-蛋白質(zhì)以及長非編碼RNA-微小RNA近似為用戶-項目模型,其中交互信息可以等價為用戶對項目的評分,而長非編碼RNA,蛋白質(zhì)和微小RNA的序列相似性則用作協(xié)同過濾信息加入到模型中。在留一交叉驗證實驗中,兩個模型分別取得了0.9025和0.9319的AUC值。進一步地我們又分別基于不同測試集對兩個實驗做案例分析驗證模型的有效性。所有結果表明,雖然增加了鄰接正則化會降低計算效率,但是改進的算法在預測準確性上優(yōu)于其他算法,顯示了算法改進后的良好的預測能力和可擴展性。
【圖文】：

來推測出潛在的關聯(lián)。正如圖 1-1 中所示，正方形代表了長非編碼RNA，三角形代表了蛋白質(zhì)或可替換為微小 RNA，正方形間的連線及上面數(shù)字表示長非編碼 RNA 之間的相似程度，，三角形間的連線及上面數(shù)字表示蛋白質(zhì)或微小 RNA 之間的相似程度，正方形和三角形之間的實線表示已知的長非編碼和蛋白質(zhì)作用關系或長非編碼 RNA 和微小 RNA 作用關系，而虛線表示潛在的關系，以待用本文提出的算法模型來挖掘。

直觀展示如圖 2-1，一個行為 n 列為 m 的用戶-項目矩陣可以被分解為兩個矩陣，一個是用戶因子矩陣，維度為 n 行 k 列，另一個為項目因子矩陣，維度是 k 行 m 列，在當前的大數(shù)據(jù)時代中矩陣分解在推薦系統(tǒng)中應用廣泛[27]。在現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)中，矩陣分解因為其良好的擴展性和評分補全手段被廣泛改進并應用在多個領域[28-30]，目前經(jīng)典的矩陣分解方法主要包括了矩陣的三角分解、滿秩分解、QR 分解和矩陣的奇異值（SVD）分解。
【學位授予單位】：遼寧大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：Q522;TP18

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