基于低秩矩阵分解方法预测miRNA与疾病的关联

汪一百

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基于低秩矩阵分解方法预测miRNA与疾病的关联

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越来越多研究表明microRNAs(miRNAs)在疾病的治疗与诊断中充当重要的生物标记物.近年来,通过低秩矩阵补全的方法预测mirna与疾病的关联(LRMCM:a low-rank matrix completion-based method to predict miRNA-disease associations),成了生物信息学领域的一个研究热点.利用一种低秩矩阵完成的方法来预测mirna与疾病关联,首先对已知的mirna与疾病构造一个邻接矩阵,然后用mirna相似性矩阵和疾病相似性矩阵进行正则化处理.在5倍交叉验证中,方法AUC为0.8806,在预测mirna与疾病关联方面,显著优于典型的方法.

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来源
《信息技术与信息化》 |2021年第11期|129-131|共3页
作者
汪一百;
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作者单位

长沙医学院湖南长沙 410219;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
microrna; 低秩矩阵; LRMCM; 交叉验证;

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