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文檔簡介
1、隨著人類微生物組計劃的迅速發(fā)展與應用，如何從這些海量的微生物數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，已經(jīng)成為生物信息學領(lǐng)域中一個重要的研究熱點。通過已知的疾病相互作用關(guān)系網(wǎng)絡和微生物相似性網(wǎng)絡，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、新藥研制、個性化對患者進行用藥、以及疾病診療等方面取得有效性的進展。本文通過馬爾科夫聚類算法形成“微生物社團”，再結(jié)合疾病數(shù)據(jù)構(gòu)建異構(gòu)微生物社交網(wǎng)絡，利用異構(gòu)網(wǎng)絡隨機游走方法以及相關(guān)性排名對與疾病相關(guān)的微生物進
2、行預測，主要的研究工作和創(chuàng)新如下:
第一，基于微生物社交網(wǎng)絡的微生物-疾病關(guān)聯(lián)預測。本文通過分析微生物網(wǎng)絡拓撲特性，發(fā)現(xiàn)微生物之間的相互作用也存在類似于社交網(wǎng)絡中的“社交特性”。因此采用SparCC計算相關(guān)性構(gòu)建微生物社交網(wǎng)絡，通過馬爾科夫聚類算法挖掘微生物社區(qū)或微生物網(wǎng)絡模塊，對潛在的微生物-疾病關(guān)聯(lián)進行預測。再對聚類形成的“微生物社區(qū)”進行了分析，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)性排名預測潛在的微生物-疾病關(guān)聯(lián)，相關(guān)醫(yī)學文獻驗證了本文所預測的疾病相關(guān)微生物的有效性。
第二，基于異構(gòu)網(wǎng)絡隨機游走的微生物-疾病關(guān)聯(lián)預測。單一的微生物社交網(wǎng)絡對疾病微生物關(guān)聯(lián)預測存在一定的局限性，而且不同微生物醫(yī)學數(shù)據(jù)之間存在著復雜的關(guān)聯(lián)性，充分利用微生物與疾病數(shù)據(jù)間的聯(lián)系可以更準確地對疾病微生物進行預測。本文通過將已知微生物-疾病關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進行整合，構(gòu)建微生物社交網(wǎng)絡-疾病異構(gòu)網(wǎng)絡，采用隨機游走方法(RWRH)預測疾病微
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