【摘 要】
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长链非编码RNA （lncRNA）在疾病的发生中起着重要作用，然而通过生物学实验探索lncRNA与疾病的关系昂贵且费时，必须开发出更准确和有效的计算方法来预测lncRNA与疾病的关系.本文提出了一种新的基于流形正则化非负矩阵分解的计算方法（MRNMFLDA）来预测lncRNA与疾病的关系.该方法首先采用相似性网络融合方法分别整合lncRNA与疾病的相似性，然后通过构建标签加权矩阵、引入流形正则化约
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（618002072）资助； 广东省自然科学基金项目（2018A030313389）资助； 广州市科技计划项目（201902020012,201907010021）资助；
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长链非编码RNA （lncRNA）在疾病的发生中起着重要作用，然而通过生物学实验探索lncRNA与疾病的关系昂贵且费时，必须开发出更准确和有效的计算方法来预测lncRNA与疾病的关系.本文提出了一种新的基于流形正则化非负矩阵分解的计算方法（MRNMFLDA）来预测lncRNA与疾病的关系.该方法首先采用相似性网络融合方法分别整合lncRNA与疾病的相似性，然后通过构建标签加权矩阵、引入流形正则化约束的非负矩阵分解算法来预测lncRNA与疾病潜在的关系.实验结果表明，本方法在留一交叉验证和5折交叉验证中AUC值分别达到0.8927和0.8635±0.0054,优于其他4种方法.案例研究表明，本方法能够有效地预测与3种疾病（肺癌，宫颈癌，和骨肉瘤）有关系的lncRNA.
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