陕西师范大学学报(自然科学版)

作者：陈亚丽, 雷秀娟

单位：陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710119

关键词：微生物-疾病关联,微生物相似性,疾病相似性,结构深度网络嵌入,深度神经网络

基金：国家自然科学基金(61972451),国家自然科学基金(61902230),中央高校基础研究基金(GK201901010)

了解微生物-疾病关联不仅可以揭示疾病的发病机理,而且可以促进疾病的诊断和预后。提出一种基于结构深度网络嵌入的方法(NEMDA)来识别潜在的微生物-疾病关联。首先,通过整合人类微生物-疾病关联数据库(human microbe-disease association database,HMDAD)和Disbiome数据库,扩大微生物和疾病的数量以及已知的微生物-疾病关联关系。接着,将结构深度网络嵌入用于提取微生物-疾病二分网络的特征,并且引入微生物功能相似性、微生物相互作用谱相似性和疾病语义相似性、基于症状的疾病相似性,分别作为微生物和疾病的生物学特征。然后,将这3个特征结合构成微生物-疾病对的特征,并使用深度神经网络模型进行预测。最后,通过五折交叉验证和案例分析来评估NEMDA的性能,在五折交叉验证下,NEMDA表现良好,预测性能高于KATZMDA、NCPHMDA、LRLSHMDA、 PBHMDA 、NTSHMDA和BRWMDA 6种比较方法。哮喘、炎症性肠病和结直肠癌的案例分析结果进一步表明,NEMDA预测性能良好,其是一个有效的预测微生物-疾病关联的工具。

来源：2023年第5期

《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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