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基于不同层面表示学习的lncRNA与疾病关联预测研究的开题报告
一、研究背景
随着二代测序技术的发展和大规模疾病基因组研究的开展，人类基因组研究已经进入了一个全新的阶段。其中，长非编码RNA（lncRNA）作为一种新型的生物标志物，受到了广泛的关注。lncRNA是指长度大于200nt且不能翻译成蛋白质的RNA；与静止前70%的转录起始位点相关联。lncRNA在许多生物学过程中发挥着重要的调节作用，包括细胞增殖、分化、凋亡和肿瘤发生等。近年来，越来越多的研究表明，lncRNA与多种重大疾病，如癌症、心血管疾病、免疫系统疾病、神经系统疾病等存在关联。
然而，由于lncRNA序列多样性和功能复杂性的特点，目前仍存在着许多与lncRNA相关的技术和方法问题。其中一个重要的问题就是如何准确地预测lncRNA与疾病之间的关联。很多学者通过基于网络数据和机器学习算法来探索lncRNA与疾病之间的关系。然而，当前大多数方法仅基于lncRNA的表达水平或序列信息进行预测，缺乏对lncRNA多个层面的综合分析。
因此，本研究将从不同层面对lncRNA与疾病的关联进行研究，以期提高预测的准确性和可靠性。
二、研究内容和意义
本研究将基于不同层面的表示学习方法，探索lncRNA与疾病的关联预测。具体来说，将从以下几个层面对lncRNA进行分析：
1、序列层面：基于深度学习模型对lncRNA序列进行表征，提取序列特征以及lncRNA-RNA、lncRNA-蛋白相互作用信息，从而预测lncRNA与疾病之间的关联。
2、表达层面：使用基于表达数据的表示学习方法，将lncRNA表达水平转换为连续向量，结合表达数据中lncRNA与基因之间的关联，预测lncRNA与多种疾病的关联。
3、功能层面：基于lncRNA功能注释信息，利用深度神经网络对lncRNA的功能进行表征，包括lncRNA与蛋白质、基因、miRNA相互作用信息。根据lncRNA的功能特征预测lncRNA与疾病之间的关联。
通过上述不同层面的lncRNA表征方式，结合机器学习算法和数据挖掘技术，我们可以得到lncRNA与疾病之间的关联，并对其不同层面的表征方式进行综合分析。本研究的意义在于探索lncRNA与疾病之间的潜在关联，为疾病的诊断和治疗提供借鉴。同时，本研究还可以为lncRNA的基础研究提供一种新的思路。
三、研究方法
本研究将运用以下三种表示学习方法：
1、DeepWalk算法：将lncRNA-疾病相互作用构建成网络，利用DeepWalk算法对网络进行聚类，提取出lncRNA和疾病的低维度表征。
2、AutoEncoder算法：使用AutoEncoder算法对lncRNA表达数据进行降维和特征提取。
3、RWR算法：基于RandomWalkwithRestart（RWR）算法对lncRNA与蛋白质、DNA、miRNA等分子进行GO功能注释并生成相应的网络，利用RWR算法对网络进行分析和特征提取。
通过以上三种算法，可以对lncRNA从不同层面进行表征和特征提取，并利用机器学习模型将不同层面的特征进行集成和分析，预测lncRNA与疾病之间的关联。
四、研究计划
本研究的主要研究计划如下：
第一年：完成lncRNA序列层面的表征方法，建立lncRNA-RNA、lncRNA-蛋白相互作用网络，预测lncRNA与疾病之间的关联。
第二年：完成lncRNA表达层面和功能层面的表征方法，结合lncRNA功能注释信息和蛋白质相互作用网络，预测lncRNA与多种疾病之间的关联。
第三年：对不同层面的lncRNA特征进行集成和分析，提高预测模型的准确性和可靠性；开发在线预测工具，方便广大科研工作者使用和分享。
五、研究预期成果
1、提出一种基于不同层面表示学习的lncRNA与疾病关联预测方法。
2、设计实验验证本方法的预测准确性和可靠性；
3、分析lncRNA与疾病之间的潜在关联，为疾病的诊断和治疗提供思路和依据。
4、开发在线预测工具，方便广大科研工作者使用和分享。
六、研究难点
1、如何选择合适的特征表示方式进行lncRNA表征，提高预测准确性和可靠性；
2、如何合理地融合不同层面的特征表示方式，提高模型的预测能力；
3、如何处理数据中的噪音和缺失值，保证模型对数据的鲁棒性；
4、如何对预测结果进行验证和评估，保证预测结果的准确性和可靠性。