Prediction of CircRNA-Disease Associations Using KATZ Model Based on Heterogeneous Networks
Notice bibliographique
Résumé
Circular RNAs (circRNAs) are a large group of endogenous non-coding RNAs which are key members of gene regulatory processes. Those circRNAs in human paly significant roles in health and diseases. Owing to the characteristics of their universality, specificity and stability, circRNAs are becoming an ideal class of biomarkers for disease diagnosis, treatment and prognosis. Identification of the relationships between circRNAs and diseases can help understand the complex disease mechanism. However, traditional experiments are costly and time-consuming, and little computational models have been developed to predict novel circRNA-disease associations. In this study, a heterogeneous network was constructed by employing the circRNA expression profiles, disease phenotype similarity and Gaussian interaction profile kernel similarity. Then, we developed a computational model of KATZ measures for human circRNA-disease association prediction (KATZHCDA). The leave-one-out cross validation (LOOCV) and 5-fold cross validation were implemented to investigate the effects of these four types of similarity measures. As a result, KATZHCDA model yields the AUCs of 0.8469 and 0.7936+/-0.0065 in LOOCV and 5-fold cross validation, respectively. Furthermore, we analyze the candidate association between hsa_circ_0006054 and colorectal cancer, and results showed that hsa_circ_0006054 may function as miRNA sponge in the carcinogenesis of colorectal cancer. Overall, it is anticipated that our proposed model could become an effective resource for clinical experimental guidance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».