【摘 要】
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长非编码RNA（lncRNA）是一种长度超过200个核苷酸的nc RNA,在细胞增殖、细胞分化、表观遗传调控、基因组印记、染色体修饰等许多重要的生物学过程中发挥着不可替代的作用。lncRNA与人类疾病息息相关,但其背后的确切机制尚不清楚。nc RNA研究对于理解细胞生物学和疾病机制的重要性还是显而易见的。为了推动研究的积极发展,需要发现新的lncRNA-疾病关联关系。然而,lncRNA与疾病之间的
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长非编码RNA（lncRNA）是一种长度超过200个核苷酸的nc RNA,在细胞增殖、细胞分化、表观遗传调控、基因组印记、染色体修饰等许多重要的生物学过程中发挥着不可替代的作用。lncRNA与人类疾病息息相关,但其背后的确切机制尚不清楚。nc RNA研究对于理解细胞生物学和疾病机制的重要性还是显而易见的。为了推动研究的积极发展,需要发现新的lncRNA-疾病关联关系。然而,lncRNA与疾病之间的关系大部分还有待证实,因为进行生物实验需要花费昂贵的费用和大量的时间。因此,许多研究者开始研究先进而有效的计算方法来识别lncRNA-疾病的关联关系,为生物实验的有效前进提供方向,从而节约人力和物力。为了获得更准确的相似性信息和构建更有效的网络模型,本文提出了基于线性邻域相似性和不平衡双随机游走的lncRNA-疾病关联预测方法（LDA-LNSUBRW）。主要内容如下:（1）研究相关的生物数据库,从数据库中下载建立本文模型所需要的数据集,包括lncRNA-疾病关联矩阵,lncRNA功能相似性矩阵和疾病语义相似性矩阵。首先,利用加权K近邻算法对数据集进行预处理,解决数据集的稀疏性问题所导致的模型预测性能不足。其次,利用线性邻域相似性方法构建新的lncRNA相似性矩阵和疾病相似性矩阵,从而获得更为准确的相似性信息。最后,基于lncRNA和疾病的网络拓扑结构的不同,它们各自子网中两个节点之间的距离应通过不同的游走步数来控制,本文提出了一种不平衡的双随机游走算法来补充lncRNA网络与疾病网络之间的潜在映射关系。（2）为了评估模型LDA-LNSUBRW的性能,利用留一交叉验证和五折交叉验证进行性能评估,得到的AUC值分别为0.8874和0.8632±0.0051。此外,为了进一步验证预测结果的准确性,针对预测结果中与肺癌、乳腺癌和骨肉瘤相关的lncRNA-疾病关联对进行案例分析。从是否在数据库中有记录信息、是否有文献验证信息这两个方面进行验证,结果表明本文预测方法在三种疾病中准确性均达到一个理想结果,预测结果较为可靠。（3）本文还提出了模型改进方向,使用顺序双随机游走算法替代基于线性邻域相似性和不平衡双随机游走预测模型中的不平衡双随机游走算法,从而得到新模型LDA-LNSSXRW。利用留一交叉验证和五折交叉验证对新模型进行性能评估,得到的AUC值分别为0.8819和0.8455±0.0053。虽然效果稍低于模型LDA-LNSUBRW,但随着未来整合更多的生物学信息,构建更为庞大的异构网络,在具体的生物计算问题下,LDA-LNSSXRW的表现或许会更加优异。
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