基于网络表示学习的长非编码 RNA-疾病关系预测方法研究

摘要

本文主要研究长非编码 RNA（lncRNA）与疾病之间的关系，构建人类 lncRNA-疾病关系网络，并通过网络表示学习方法预测其关系。文章共分为四章，包括绪论、人类 lncRNA-疾病关系网络构建和关系预测、基于社区约束的同质网络表示学习方法、以及结合相似性网络的异质网络表示学习方法。

绪论

1.1 课题背景及研究的目的和意义

近年来，随着高通量测序技术的快速发展，人们对 lncRNA 的研究也越来越深入。研究表明，lncRNA 在多种生物学过程中发挥着重要的调控作用，并与多种疾病的发生发展密切相关。因此，研究 lncRNA 与疾病之间的关系，对于疾病的诊断和治疗具有重要的意义。

1.2 国内外研究现状及分析

1.2.1 网络表示学习方法研究现状

网络表示学习旨在将网络中的节点映射到低维向量空间中，以保留网络的结构和语义信息。近年来，网络表示学习方法得到了快速发展，并广泛应用于各种网络分析任务，如节点分类、链接预测和社区发现等。

1.2.2 长非编码 RNA-疾病网络关系预测研究现状

随着 lncRNA 研究的不断深入，越来越多的研究人员开始关注 lncRNA 与疾病之间的关系。一些研究人员利用生物信息学方法构建了 lncRNA-疾病关系网络，并使用机器学习方法预测 lncRNA 与疾病之间的关联。然而，现有的预测方法大多基于特征工程，需要人工提取特征，且预测效果有限。

1.3 主要研究内容和组织结构

1.3.1 主要研究内容

本文主要研究内容包括：

构建人类 lncRNA-疾病关系网络* 开发基于网络表示学习的 lncRNA-疾病关系预测方法* 基于社区约束和相似性网络的同质和异质网络表示学习方法

1.3.2 组织结构

本文共分为四章：

第一章：绪论 概述了研究背景、目的和意义，以及国内外研究现状。* 第二章：人类长非编码 RNA-疾病关系网络构建和关系预测 详细介绍了人类 lncRNA-疾病关系网络的构建方法，以及基于重启随机游走、Deepwalk 和 Node2vec 等方法的网络表示学习关系预测方法。* 第三章：基于社区约束的同质网络表示学习方法 介绍了基于模块度的社区发现算法和基于社区约束的同质网络表示学习方法，并通过实验分析了其有效性。* 第四章：结合相似性网络的异质网络表示学习方法 介绍了节点表示向量距离计算方法、基于异质网络属性的表示学习，以及结合相似性网络的异质网络表示学习方法，并通过实验分析了其有效性。

第二章人类长非编码 RNA-疾病关系网络构建和关系预测

2.1 引言

本章主要介绍人类 lncRNA-疾病关系网络的构建方法，以及基于网络表示学习的关系预测方法。

2.2 人类长非编码 RNA-疾病关系网络构建

2.2.1 长非编码 RNA-疾病关联数据描述

本章采用公开数据库中的 lncRNA-疾病关联数据，并对数据进行清洗和处理。

2.2.2 人类长非编码 RNA-疾病二分网络构建

基于 lncRNA-疾病关联数据，构建人类 lncRNA-疾病二分网络，其中节点代表 lncRNA 或疾病，边代表 lncRNA 与疾病之间的关联关系。

2.2.3 疾病相似性网络构建

利用疾病之间的语义相似性信息，构建疾病相似性网络。

2.2.4 人类长非编码 RNA 相似性网络构建

利用 lncRNA 之间的序列相似性信息，构建 lncRNA 相似性网络。

2.2.5 关联关系异质网络构建

整合 lncRNA-疾病二分网络、疾病相似性网络和 lncRNA 相似性网络，构建关联关系异质网络。

2.2.6 关联关系异质网络性质分析

分析关联关系异质网络的拓扑结构和性质。

2.3 网络关系预测方法介绍

2.3.1 重启随机游走 RWR 方法的关系预测

重启随机游走 RWR 是一种经典的网络关系预测方法，通过在网络中进行随机游走，计算节点之间的相似性。

2.3.2 基于 Deepwalk 网络表示学习的关系预测

Deepwalk 是一种基于随机游走的网络表示学习方法，将网络中的节点映射到低维向量空间中，以保留网络的结构信息。

2.3.3 基于 Node2vec 网络表示学习的关系预测

Node2vec 是一种基于随机游走的网络表示学习方法，通过控制随机游走过程中的参数，可以学习到不同类型的网络结构信息。

2.3.4 人类长非编码 RNA-疾病关联关系预测

利用上述网络表示学习方法，对人类 lncRNA-疾病关联关系进行预测。

2.4 本章小结

本章介绍了人类 lncRNA-疾病关系网络的构建方法，以及基于网络表示学习的关系预测方法。

第三章基于社区约束的同质网络表示学习方法

3.1 引言

本章主要介绍基于社区约束的同质网络表示学习方法，该方法利用网络中的社区结构信息来提高表示学习的准确性。

3.2 基于模块度的社区发现算法

本章采用基于模块度的社区发现算法，对网络进行社区划分。

3.3 基于社区约束的同质网络表示学习

本章提出了一种基于社区约束的同质网络表示学习方法，该方法在网络表示学习过程中，将社区结构信息作为约束条件。

3.4 实验分析

3.4.1 相似性网络的处理和社区发现

对相似性网络进行预处理，并使用基于模块度的社区发现算法进行社区划分。

3.4.2 实验结果评估方法

采用 AUC、AUPR 和 F1-score 等指标对实验结果进行评估。

3.4.3 组合阈值网络的关联预测分析

对不同阈值下构建的网络进行关联预测分析，并比较不同方法的预测性能。

3.4.4 社区约束的关联预测实验分析

比较社区约束和无约束的网络表示学习方法在关联预测任务中的性能。

3.5 本章小结

本章提出了一种基于社区约束的同质网络表示学习方法，并通过实验验证了该方法的有效性。

第四章结合相似性网络的异质网络表示学习方法

4.1 引言

本章主要介绍结合相似性网络的异质网络表示学习方法，该方法利用网络中的相似性信息来提高异质网络表示学习的准确性。

4.2 节点表示向量距离计算方法

本章采用余弦相似度和欧氏距离等方法计算节点表示向量之间的距离。

4.3 基于异质网络属性的表示学习

本章采用 Metapath2vec++ 方法学习异质网络中的节点表示。

4.4 结合相似性网络的异质网络表示学习

本章提出了一种结合相似性网络的异质网络表示学习方法，该方法将相似性信息融入到异质网络表示学习过程中。

4.5 实验分析

4.5.1 异质网络关联预测实验分析

对异质网络进行关联预测实验分析，并比较不同方法的预测性能。

4.5.2 结合相似性网络的关联预测实验分析

比较结合相似性网络和不结合相似性网络的异质网络表示学习方法在关联预测任务中的性能。

4.5.3 节点相似度计算实验结果分析

比较不同节点相似度计算方法的性能。

4.6 本章小结

本章提出了一种结合相似性网络的异质网络表示学习方法，并通过实验验证了该方法的有效性。

结论

本文提出了一种基于网络表示学习的方法，用于预测 lncRNA-疾病之间的关系。文章介绍了 lncRNA-疾病网络的构建和关系预测方法，并通过实验比较了不同的预测方法。此外，本文还提出了基于社区约束和相似性网络的网络表示学习方法，并通过实验分析了这些方法的有效性。

未来工作

研究更有效的网络表示学习方法，以提高预测精度。* 探索 lncRNA-疾病网络的更多应用，例如疾病诊断和药物发现。

参考文献

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致谢

感谢 ...

附录

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数据

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