基于微生物社交網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)游走策略的微生物-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè).pdf

1、隨著人類微生物組計(jì)劃的迅速發(fā)展與應(yīng)用，如何從這些海量的微生物數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息，已經(jīng)成為生物信息學(xué)領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)。通過已知的疾病相互作用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和微生物相似性網(wǎng)絡(luò)，找出與疾病相關(guān)的微生物將有助于幫助人類在健康監(jiān)測(cè)、新藥研制、個(gè)性化對(duì)患者進(jìn)行用藥、以及疾病診療等方面取得有效性的進(jìn)展。本文通過馬爾科夫聚類算法形成“微生物社團(tuán)”，再結(jié)合疾病數(shù)據(jù)構(gòu)建異構(gòu)微生物社交網(wǎng)絡(luò)，利用異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)游走方法以及相關(guān)性排名對(duì)與疾病相關(guān)的微生物進(jìn)

2、行預(yù)測(cè)，主要的研究工作和創(chuàng)新如下:
　　第一，基于微生物社交網(wǎng)絡(luò)的微生物-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)。本文通過分析微生物網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦?，發(fā)現(xiàn)微生物之間的相互作用也存在類似于社交網(wǎng)絡(luò)中的“社交特性”。因此采用SparCC計(jì)算相關(guān)性構(gòu)建微生物社交網(wǎng)絡(luò)，通過馬爾科夫聚類算法挖掘微生物社區(qū)或微生物網(wǎng)絡(luò)模塊，對(duì)潛在的微生物-疾病關(guān)聯(lián)進(jìn)行預(yù)測(cè)。再對(duì)聚類形成的“微生物社區(qū)”進(jìn)行了分析，列舉了呼吸道、腸道、皮膚處的三種常見的疾病:哮喘、結(jié)腸癌、過敏性皮膚炎，根據(jù)

3、相關(guān)性排名預(yù)測(cè)潛在的微生物-疾病關(guān)聯(lián)，相關(guān)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)驗(yàn)證了本文所預(yù)測(cè)的疾病相關(guān)微生物的有效性。
　　第二，基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)游走的微生物-疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)。單一的微生物社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)疾病微生物關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)存在一定的局限性，而且不同微生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)之間存在著復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性，充分利用微生物與疾病數(shù)據(jù)間的聯(lián)系可以更準(zhǔn)確地對(duì)疾病微生物進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文通過將已知微生物-疾病關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，構(gòu)建微生物社交網(wǎng)絡(luò)-疾病異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，采用隨機(jī)游走方法(RWRH)預(yù)測(cè)疾病微