[发明专利]一种基于相似性和逻辑矩阵分解的miRNA‑疾病关联关系预测方法

摘要

本发明公开了一种基于相似性和逻辑矩阵分解的miRNA‑疾病关联关系预测方法，首先计算出疾病功能相似性和miRNA功能相似性；然后利用已知miRNA疾病关联关系构建疾病高斯核相似性和miRNA高斯核相似性；集成疾病功能相似性和高斯核相似性得到最终的疾病相似性，集成miRNA功能相似性和高斯核相似性得到最终的miRNA相似性。最后基于逻辑矩阵分解模型进行预测miRNA和疾病的潜在特征向量，并根据逻辑回归函数来计算miRNA和疾病对的关联关系分数。本发明也能够对全新miRNA的疾病关系进行预测，避免了生物化学实验室所消耗的人力物力财力准确性高。

主权项

一种基于相似性和逻辑矩阵分解的miRNA‑疾病关联关系预测方法,其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建疾病功能相似性矩阵Dfunsim；步骤2：构建miRNA功能相似性矩阵Mfunsim；步骤3：根据已知的miRNA‑疾病关联关系分别构建miRNA高斯核相似性矩阵KGIP,m和疾病高斯核相似性矩阵KGIP,d；步骤4：基于miRNA功能相似性矩阵Mfunsim和高斯核相似性矩阵KGIP,m计算miRNA最终相似性矩阵Sm；基于疾病功能相似性矩阵Dfunsim和高斯核相似性矩阵KGIP,d计算疾病最终相似性矩阵Sd；步骤5：首先根据已知的miRNA‑疾病关联关系、miRNA最终相似性矩阵Sm和疾病最终相似性矩阵Sd，利用逻辑矩阵分解构建miRNA‑疾病关联关系预测模型；然后通过动态近邻正则化对预测模型进行优化；步骤6：首先求解优化后的预测模型，得到miRNA和疾病的潜在特征向量；然后根据miRNA和疾病的潜在特征向量，计算需要预测的miRNA‑疾病对之间的关联关系分数；分数越高，相应的miRNA‑疾病对存在关联关系的可能性越大。