典型文献
一种IncRNA与疾病关联的多层线性投影预测算法
文献摘要：
LncRNA-疾病关联预测的计算方法是解决传统生物学实验昂贵且费时的有效途径,其中基于机器学习的计算方法是当前研究热点,但其存在着未充分考虑lncRNA-疾病关联矩阵的局部结构和全局结构的问题.因此,本文提出了一种lncRNA与疾病潜在关联的多层线性投影预测方法(MLPLDA:Multi-layer linear projection for predicting lncRNA-disease association).ML-PLDA利用组合加权整合lncRNA和疾病的两种相似性,然后用WKNKN重构原始的lncRNA-疾病关联矩阵,最后使用堆叠层策略的多层线性投影进行lncRNA-疾病关联预测.在留一和五折交叉验证实验中,MLPLDA获得的AUC分别是0.8807和0.8563±0.0045,体现了其可靠的性能.在3种疾病(肺癌,乳腺癌和骨肉瘤)的案例研究中,MLPLDA能够有效预测与3种疾病有关系的lncRNA.
文献关键词：
lncRNA-疾病关联预测;高斯核相似性;WKNKN;多层线性投影
中图分类号：
作者姓名：
谢国波;韩玉琼;林志毅
作者机构：
广东工业大学计算机学院,广州510006
文献出处：
引用格式：
[1]谢国波;韩玉琼;林志毅-.一种IncRNA与疾病关联的多层线性投影预测算法)[J].小型微型计算机系统,2022(10):2084-2089
A类：
多层线性投影,MLPLDA,WKNKN,高斯核相似性
B类：
IncRNA,疾病关联,预测算法,LncRNA,关联预测,生物学实验,昂贵,费时,基于机器学习,lncRNA,关联矩阵,局部结构,全局结构,Multi,layer,linear,projection,predicting,disease,association,堆叠,叠层,五折交叉验证,验证实验,骨肉瘤
AB值：
0.269801
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