Ett ökande antal bevis tyder på att mikrober är inblandade i mänskliga fysiologiska mekanismer, inklusive komplicerad sjukdomspatologi. Vissa mikrober har visat sig vara förknippade med olika viktiga sjukdomar eller sjukdomar hos människor. Genom att undersöka dessa sjukdomsrelaterade mikrober, kan vi få en bättre förståelse för mänskliga sjukdomsmekanismer för att främja medicinska vetenskapliga framsteg när det gäller sjukdomsdiagnos, behandling, förebyggande, prognos och läkemedelsupptäckt. Baserat på den kända microbe-sjukdom association nätverk, utvecklade vi en semi-övervakad beräkningsmodell av Laplacian Regularized Least Squares for Human Microbe-Disease Association (LRLSHMDA) genom att införa Gaussian interaktionsprofil kärna likhet beräkning och Laplacian regularized minst kvadrat classifier. LRLSHMDA uppnådde de tillförlitliga AUC-värdena på 0,8909 respektive 0,7657 baserat på de globala respektive lokala korsvalideringarna. Inom ramen för 5-faldig korsvalidering visade det genomsnittliga AUC-värdet på 0,8794 +/‐0,0029 ytterligare sin lovande förutsägelseförmåga. I fallstudier har 9, 9 och 8 av topp-10 förutspådda mikrober manuellt certifierats för att associeras med astma, kolorektal karcinom och kronisk obstruktiv lungsjukdom genom publicerade litteraturbevis. Vår föreslagna modell uppnår bättre förutsägelseprestanda jämfört med den tidigare modellen. Vi förväntar oss att LRLSHMDA kan erbjuda insikter i att identifiera mer lovande mänskliga mikrobe-sjukdomsföreningar i framtiden.
Dessutom Wang et al. REF föreslog en semi-övervakad beräkningsmodell av LRLSHMDA, som använder Laplacian legaliserade minst kvadratklassificerare för att prioritera sjukdomsrelaterade mikrober.
LRLSHMDA: Laplacian Regularized Least Squares for Human Microbe–Disease Association prediction