基于机器学习的miRNA与疾病关系预测系统的设计与实现

摘要：

为挖掘miRNA与疾病之间的关联关系,进一步了解疾病病理,实现疾病防治,提出了一种基于机器学习的miRNA-疾病关联关系模型.基于miRNA-疾病关联关系、miRNA功能相似性信息、疾病语义相似性信息展开研究,通过高斯核函数获取高斯核相互作用谱相似性矩阵并进行区分,利用矩阵补全算法对稀疏的已知相似性矩阵进行补全,综合高斯核相互作用谱相似性矩阵、补全后的相似性矩阵及已知的相似性矩阵,得到综合相似性矩阵,根据线性邻域重建综合相似性矩阵,利用标签传播算法得到预测结果.该模型在全局留一法实验中,性能优于其他3 种模型(IMCMDA、QIMCMDA、MCLPMDA).根据该模型设计并实现了一款可视化的、前后端分离的miRNA-疾病关联关系预测系统,前端主要采用Vue框架和ElementPlus组件库实现,后端主要采用SpringBoot和MyBatis实现.对本系统进行业务功能和性能测试,均达到预期.

关键词：机器学习、miRNA-疾病关联关系、预测系统、VueSpringBoot

所属期刊栏目：14

分类号：R363(病理学)

资助基金：湖南省教育厅科学研究一般项目miRNA;19C1389

在线出版日期：2023-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：41-43,69