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metabolite-disease Association Prediction Algorithm Combining DeepWalk and Random Forest

Tsinghua Science and Technology 2022年第1期27卷 58-67页

作者： Jiaojiao Tie Xiujuan Lei Yi Pan the School of Computer Science Shaanxi Normal UniversityXi'an 710119China the the Department of Computer Science Georgia State UniversityAtlanta.GA 30302-3994USA

Identifying the association between metabolites and diseases will help us understand the pathogenesis of diseases,which has great significance in diagnosing and treating ***,traditional biometric methods are time consuming and ***,we propose a new metabolite-disease association prediction algorithm based on DeepWalk and random forest(DWRF),which consists of the following key steps:First,the semantic similarity and information entropy similarity of diseases are integrated as the final disease ***,molecular fingerprint similarity and information entropy similarity of metabolites are integrated as the final metabolite ***,DeepWalk is used to extract metabolite features based on the network of metabolite-gene ***,a random forest algorithm is employed to infer metabolite-disease *** experimental results show that DWRF has good performances in terms of the area under the curve value,leave-one-out cross-validation,and five-fold *** studies also indicate that DWRF has a reliable performance in metabolite-disease association prediction.

关键词： Deep Walk random forest metabolite-disease associations molecular fingerprint similarity of metabolites

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