| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状及进展 | 第13-18页 |
| 1.2.1 ncRNA与疾病关联的实验鉴定技术 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于计算的ncRNA-疾病相关性预测工作 | 第14-18页 |
| 1.2.2.1 基于计算的miRNA-疾病相关性预测工作 | 第14-16页 |
| 1.2.2.2 基于计算的lncRNA-疾病相关性预测工作 | 第16-18页 |
| 1.3 研究内容和结构安排 | 第18-21页 |
| 第二章 ncRNA-疾病相关性预测所需数据的处理及分析 | 第21-37页 |
| 2.1 miRNA-疾病相关性预测所需数据来源 | 第21-25页 |
| 2.1.1 miRNA-疾病相互作用数据来源 | 第21-24页 |
| 2.1.2 miRNA-靶基因相互作用数据来源 | 第24-25页 |
| 2.2 miRNA-疾病相关性预测所需数据预处理 | 第25-27页 |
| 2.2.1 miRNA-疾病相互作用数据处理 | 第26页 |
| 2.2.2 miRNA-靶基因相互作用数据处理 | 第26-27页 |
| 2.3 lncRNA-疾病相关性预测数据来源 | 第27-32页 |
| 2.3.1 lncRNA表达谱数据来源 | 第27-28页 |
| 2.3.2 疾病表型特征数据来源 | 第28-29页 |
| 2.3.3 lncRNA-疾病相互作用数据来源 | 第29-31页 |
| 2.3.4 基因-疾病相互作用数据来源 | 第31-32页 |
| 2.4 lncRNA-疾病相关性预测所需数据预处理 | 第32-36页 |
| 2.4.1 lncRNA表达谱相似性 | 第33页 |
| 2.4.2 疾病语义相似性 | 第33-34页 |
| 2.4.3 lncRNA-疾病相互作用预测所需数据预处理 | 第34-36页 |
| 2.4.4 基因-疾病相互作用数据处理 | 第36页 |
| 2.5 本章总结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于异质性网络链路预测算法的miRNA-疾病相关性预测 | 第37-57页 |
| 3.1 网络链路预测 | 第37-41页 |
| 3.1.1 拉普拉斯正则化最小二乘法 | 第38-39页 |
| 3.1.2 重启动随机游走 | 第39页 |
| 3.1.3 基于二分网络的资源传播算法 | 第39-41页 |
| 3.2 disease-miRNA-target异质性网络构建 | 第41页 |
| 3.3 DMTHNDM预测算法 | 第41-44页 |
| 3.4 性能评估 | 第44-46页 |
| 3.4.1 留一法交叉验证 | 第44页 |
| 3.4.2 性能评估指标 | 第44-46页 |
| 3.5 DMTHNDM算法与现有算法的性能比较 | 第46-49页 |
| 3.6 DMTHNDM算法预测结果分析 | 第49-53页 |
| 3.7 本章总结 | 第53-57页 |
| 第四章 基于异质性网络链路预测算法的lncRNA-疾病相关性预测 | 第57-69页 |
| 4.1 概述 | 第57页 |
| 4.2 lncRNA-疾病相关性预测的异质性网络构建 | 第57-58页 |
| 4.3 TPGLDA算法预测潜在lncRNA-disease相关性 | 第58-61页 |
| 4.4 TPGLDA算法与现有预测方法的性能比较 | 第61-63页 |
| 4.5 TPGLDA算法预测结果分析 | 第63-66页 |
| 4.6 本章总结 | 第66-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-73页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第69-70页 |
| 5.2 工作展望 | 第70-73页 |
| 参考文献 | 第73-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第83页 |
