本文選題：MicroRNAs + 疾病��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：MicroRNAs(mi RNAs)是一類(lèi)很小的內(nèi)源性非編碼RNA,長(zhǎng)度約為20-24個(gè)核苷酸,其通過(guò)堿基配對(duì)與靶m RNA的3′端非編碼區(qū)相結(jié)合,導(dǎo)致靶mRNA的降解或翻譯抑制,從而在轉(zhuǎn)錄后水平上調(diào)控基因表達(dá)。越來(lái)越多的研究表明,mi RNA在多種生物過(guò)程中起著重要的作用。mi RNA突變及其功能失調(diào)可能會(huì)導(dǎo)致各種疾病。因此,識(shí)別mi RNA與疾病之間的調(diào)控關(guān)系至關(guān)重要,進(jìn)而成為近年來(lái)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。早期研究采用生物實(shí)驗(yàn)的方法,確定單一因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響,獲得的結(jié)果準(zhǔn)確度較高。然而實(shí)驗(yàn)方法存在周期長(zhǎng)、成本高的弊端,科研工作者致力于尋找更高效的計(jì)算方法解決該問(wèn)題。因此,探究mi RNA-疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系至關(guān)重要。當(dāng)前的計(jì)算方法主要分為兩大類(lèi):(1)基于相似度度量的方法,(2)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。前者通過(guò)度量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度預(yù)測(cè)mi RNA-疾病關(guān)聯(lián),但該類(lèi)方法需要構(gòu)建高“質(zhì)量”的生物網(wǎng)絡(luò)模型;后者將機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法應(yīng)用到這個(gè)問(wèn)題中,但這類(lèi)方法需要構(gòu)建高可信度的負(fù)例集合�；谏鲜龇椒ù嬖诘睦щy和不足,本文提出兩種新的計(jì)算模型Thr RW及BNPDCMDA,用于預(yù)測(cè)mi RNAs-疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系。前者將基因引入該問(wèn)題中,充分利用基因、mi RNAs和疾病自身的相似關(guān)系及三者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,構(gòu)建非平衡的隨機(jī)游走模型,預(yù)測(cè)與疾病有關(guān)聯(lián)關(guān)系的mi RNAs;后者首先利用mi RNAs的功能相似度對(duì)其進(jìn)行基于密度的聚類(lèi),其次結(jié)合mi RNA的聚類(lèi)結(jié)果和疾病集合構(gòu)建mi RNA-疾病雙層子網(wǎng),然后將二分網(wǎng)絡(luò)投影應(yīng)用于上述網(wǎng)絡(luò)中,最終完成對(duì)mi RNA與疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系的預(yù)測(cè)。為了驗(yàn)證兩種計(jì)算模型的有效性,本文選擇留一交叉驗(yàn)證法與其它高效方法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:Thr RW與BNPDCMDA得到的AUC值分別可達(dá)86.24%、99.08%,明顯優(yōu)于當(dāng)前其它方法。除此之外,本文還對(duì)某些常見(jiàn)疾病(如乳腺癌、肺癌)所關(guān)聯(lián)的mi RNAs進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,兩種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果均獲得文獻(xiàn)支持,從而進(jìn)一步表明Thr RW與BNPDCMDA的有效性。
[Abstract]:MicroRNAs(mi RNas are a kind of small endogenous non-coding RNAs with a length of about 20-24 nucleotides. They bind to the 3 '-terminal noncoding region of the target m RNA by base pairing, leading to the degradation or translation inhibition of the target mRNA, thus regulating gene expression at the post-transcriptional level. More and more studies have shown that RNA plays an important role in many biological processes. Mi RNA mutation and its dysfunction may lead to various diseases. Therefore, it is very important to recognize the regulatory relationship between mi RNA and disease, which has become a hot topic in recent years The effect of a single factor on the experimental results was determined by biological experiments in the early stage, and the accuracy of the obtained results was high. However, experimental methods have the disadvantages of long period and high cost. Researchers are committed to finding more efficient calculation methods to solve this problem. Therefore, it is important to explore the mi RNA-disease association. The current computing methods are divided into two categories: one is based on similarity measure and the other is based on machine learning. The former predicts the miRNA-disease association by measuring the association strength between nodes in the network, but this kind of method needs to construct a "high quality" biological network model; the latter applies the machine learning correlation algorithm to this problem. However, such methods need to build a set of negative cases with high credibility. Based on the difficulties and shortcomings of the above methods, two new computational models, Thr RW and BNPDCMDA, are proposed to predict the mi RNAs-disease association. The former introduces gene into this problem, and makes full use of the similar relationship between gene RNAs and disease itself and the relationship between them to construct a non-equilibrium random walk model. The latter uses the functional similarity of mi RNAs to cluster it based on density, and then combines the clustering results of mi RNA and the disease set to construct a double layer subnet of mi RNA-disease. Then the bipartite network projection is applied to the above mentioned networks, and the prediction of the association between mi RNA and disease is finally completed. In order to verify the validity of the two computational models, this paper chooses a cross-validation method to compare with other efficient methods. The experimental results show that the AUC values obtained by the BNPDCMDA and the THR RW are 86.24 and 99.08, respectively, which are obviously superior to the other methods. In addition, we predicted the mi RNAs associated with some common diseases, such as breast cancer and lung cancer. The experimental results show that the predicted results of the two methods are supported by literature, which further demonstrates the effectiveness of Thr RW and BNPDCMDA.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：R3416;TP181

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本文編號(hào)：1957028