miRNA-Disease Association Prediction with Collaborative Matrix Factorization
المؤلفون المشاركون
Han, Kyungsook
Huang, De-Shuang
Nandi, Asoke K.
Shen, Zhen
Zhang, You-Hua
Honig, Barry
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
As one of the factors in the noncoding RNA family, microRNAs (miRNAs) are involved in the development and progression of various complex diseases.
Experimental identification of miRNA-disease association is expensive and time-consuming.
Therefore, it is necessary to design efficient algorithms to identify novel miRNA-disease association.
In this paper, we developed the computational method of Collaborative Matrix Factorization for miRNA-Disease Association prediction (CMFMDA) to identify potential miRNA-disease associations by integrating miRNA functional similarity, disease semantic similarity, and experimentally verified miRNA-disease associations.
Experiments verified that CMFMDA achieves intended purpose and application values with its short consuming-time and high prediction accuracy.
In addition, we used CMFMDA on Esophageal Neoplasms and Kidney Neoplasms to reveal their potential related miRNAs.
As a result, 84% and 82% of top 50 predicted miRNA-disease pairs for these two diseases were confirmed by experiment.
Not only this, but also CMFMDA could be applied to new diseases and new miRNAs without any known associations, which overcome the defects of many previous computational methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shen, Zhen& Zhang, You-Hua& Han, Kyungsook& Nandi, Asoke K.& Honig, Barry& Huang, De-Shuang. 2017. miRNA-Disease Association Prediction with Collaborative Matrix Factorization. Complexity،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142640
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shen, Zhen…[et al.]. miRNA-Disease Association Prediction with Collaborative Matrix Factorization. Complexity No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142640
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shen, Zhen& Zhang, You-Hua& Han, Kyungsook& Nandi, Asoke K.& Honig, Barry& Huang, De-Shuang. miRNA-Disease Association Prediction with Collaborative Matrix Factorization. Complexity. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142640
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142640
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر