基于异质网络的长非编码RNA和蛋白质相互作用的预测算法研究

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摘要：长非编码RNA在生物过程中扮演着非常重要的角色，长非编码RNA可以与多种蛋白质结合发挥其生物功能，预测长非编码RNA和蛋白质的相互作用也成为了研究长非编码RNA功能的途径之一。由于长非编码RNA的低保守性，通过提取特征和用机器学习算法预测它和蛋白质之间的相互作用将会不太合适。LPHeteSim算法是一种基于对称路径随机游走的方法，它可以衡量异质长非编码RNA和蛋白质相互作用网络中两者的相关性。在导质网络中，LPHeteSim算法可以有效地预测两者的相互作用，实验结果验证了算法的有效性。

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关键词：相互作用 蛋白质 机器学习算法 交流学习 机器学习 长非编码RNA和蛋白质相互作用 随机游走 异质网络