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內容簡介： 非编码miRNA的识别及其与疾病间的关联问题，是生物信息学领域的热点问题，有助于更快地发现新的非编码miRNA并探索其在疾病中的功能。 《机器学习在非编码miRNA识别及预测中的理论与应用》的内容包含两个主体部分：首部分（第1～3章）是对非编码miRNA前体分类和位置预测问题中机器学习理论与方法的描述，涉及miRNA前体的特征选择、样本选择、面向类别不平衡的分类方法、成熟体样本选择、位置预测方法等；第二部分（第4～6章）是对miRNA与疾病关联问题中蕴含的多种机器学习方法进行阐述，涉及miRNA相似性计算、疾病相似性计算、基于k个相似邻居的预测、面向功能网络的随机游走方法、面向双层网络的非负矩阵分解方法等。 《机器学习在非编码miRNA识别及预测中的理论与应用》力求全面系统地阐述非编码miRNA识别和预测相关的信息科学与生命科学交叉的生物信息学方法及技术。 因此，《机器学习在非编码miRNA识别及预测中的理论与应用》既可供从事生物信息学研究的科研工作者阅读，也可以作为生物信息学方向的本科高年级学生和研究生的参考用书。 目錄： 第1章 绪论 1．1 本书研究背景及意义 1．2 miRNA相关知识概述 1．3 国内外研究现状 1．4 本书的主要结构组成 第2章 基于机器学习的miRNA前体分类预测方法 2．1 概述 2．2 miRNA前体特征 2．3 基于遗传算法的miRNA前体特征选择 2．4 分类预测miRNA前体算法 2．5 miRNA前体分类预测算法复杂度分析 2．6 实验结果与分析 2．7 人类miRNA前体分类模型的建立与测试 2．8 本章小结 第3章 基于支持向量机的miRNA成熟体位置预测方法 3．1 概述 3．2 miRNA成熟体特征 3．3 基于支持向量机的位置预测方法 3．4 miRNA成熟体预测过程优化 3．5 miRNA成熟体特征选择 3．6 两阶段样本选择算法 3．7 miRNA成熟体预测算法复杂度分析 3．8 实验结果与分析 3．9 动物miRNA成熟体预测模型的建立与测试 3．10 本章小结 第4章 基于k个最相似邻居的疾病关联miRNA预测方法 4．1 概述 4．2 miRNA与疾病关联数据预处理 4．3 miRNA功能相似性度量方法 4．4 基于k个最相似邻居的预测算法 4．5 基于加权的疾病关联miRNA预测 4．6 预测算法复杂度分析 4．7 实验结果与分析 4．8 本章小结 第5章 基于随机游走的疾病关联miRNA预测方法 5．1 概述 5．2 基于随机游走的疾病关联miRNA预测 5．3 预测算法复杂度分析 5．4 实验结果与分析 5．5 本章小结 第6章 基于非负矩阵分解的疾病关联miRNA预测方法 6．1 miRNA一疾病双层网络构建 6．2 基于非负矩阵分解的预测模型 6．3 预测模型优化 6．4 实验结果与分析 6．5 实例分析：乳腺肿瘤、结肠直肠肿瘤、肺部肿瘤和32种疾病 6．6 本章小结 参考文献 名词索引

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