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miRNA-disease

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发表于 2019-1-7 19:44:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 bcdfg 于 2019-1-7 20:42 编辑

1.        问题和数据

2. 方法
基于具有相似功能的miRNAs更可能与相似的疾病相关的假设,目前的研究大致有如下几种
  • 基于邻域信息的方法,CPTL
  • 基于随机游走的方法,RWRMDA, MIDP, and MIDPE
  • 基于机器学习的方法,RLSMDA
  • 基于路径的方法,PBMDA
  • 基于矩阵补全的方法,IMCMDA

(2012,Chen) 提出RWRMDA在功能相似性网络上采用随机游走的方法来进行连接预测

(2015,Chen,Yan)建了基于半监督学习的RLSMDA RLSMDA.pdf (823.46 KB, 下载次数: 7) 模型,用于预测潜在疾病相关miRNA。RLSMDA可计算新疾病的miRNA疾病关联预测分数。同时,RLSMDA可以避免miRNA与疾病之间的负相关。
(2016,Chen)提出了一种基于Gaussianinteraction profile kernel similarity与miRNA功能相似度和疾病语义相似度计算的WBSMDA WBSMDA.pdf (607.4 KB, 下载次数: 6) 模型。WBSMDA可以预测潜在疾病相关miRNA的新疾病和新的miRNA没有已知的关联信息。

(2017,You)PBMDA是一种有效的基于路径的miRNA疾病关联预测模型。该模型采用深度优先搜索算法,整合疾病语义相似性、miRNA功能相似性、已知miRNA-疾病关联信息、Gaussian interaction profile kernelsimilarity 。
(2017,Zeng) SPM.pdf (1.75 MB, 下载次数: 5) 利用疾病相似性网络,miRNA相似性网络,以及疾病-MiRNA关联信息,提出了基于结构扰动的miRNA-疾病预测算法。

(2018,Chen). BNPMPDA.pdf (369.97 KB, 下载次数: 6) BNPMDA提出了一种二分网络投影的方法来进行链接预测。miRNA 功能相似性, 疾病语义相似性,miRNA-疾病关联信息和Gaussianinteraction profile kernel similarity

(2018)DMHM DMHM.pdf (1.24 MB, 下载次数: 5) 提出了一种结合了target信息基于异构网络的方法。

(2018)IMCMDA IMCMDA.pdf (601.92 KB, 下载次数: 5) 提出了一种基于矩阵补全的方法。

MIDP MIDPE MIDP.pdf (940.23 KB, 下载次数: 5) 基于随机游走的方法 数据包含 5100 associations between 490 miRNAs, 326 种疾病




3.        可供实验参考的代码和数据
SPM SPMdata_code.rar (479.57 KB, 下载次数: 5)
数据来源:
miRNA Disease associations:HMDD
MiRNA functional similarity
Disease  functional similarity

数据统计:577 miRNAs 337种疾病
IMCMDA IMCMDA-master.zip (709.66 KB, 下载次数: 5)
数据来源:
miRNA Disease associations:HMDD2.0
MiRNA functional similarity :http://www.cuilab.cn/fles/images/cuilab/misim.zip
Disease semantic similarity model 1:MeSH
Disease semantic similarity model 2:MeSH
miRNA高斯相似度 疾病高斯相似度,通过miRNA Disease associations计算得到
数据统计:383miRNA 495 disease
DMHM DMHM-code.rar (3.05 MB, 下载次数: 5)
数据来源:
miRNA Disease associations:HMDD(2013)
Disease gene associations:SIDD http://mlg.hit.edu.cn/SIDD
miRNA target interactions:a.MiRTarbase;b.DIANA-Tarbase
Gene interactions:HPRD
Disease semantic similarity:MeSH
数据统计:
330 diseases, 1726 miRNAs, 6180 genes, 5219 miRNA-disease associations, 19,476 disease-gene associations, 25,031 gene-gene interactions and 242,860 miRNA-gene interactions

NNMDA基于神经网络的方法http://github.com/wwnew/NEP
数据:577 miRNAs 337种疾病


NEODTI.pdf

3.74 MB, 下载次数: 6

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