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基于不同层面表示学习的lncRNA与疾病关联预测研究的任务书
任务书
1.任务名称
基于不同层面表示学习的lncRNA与疾病关联预测研究
2.任务背景
随着高通量测序和生物信息学等技术的不断发展，越来越多的长链非编码RNA（lncRNA）被发现，并逐渐被认知到其在多种生物学过程中的作用。越来越多的研究发现lncRNA参与了各种复杂的细胞生物学过程，如细胞增殖、分化和凋亡等，以及对多种人类疾病的发生与发展，如癌症、心血管疾病和神经系统疾病等。因此，lncRNA的功能及其与疾病之间的关联研究，具有非常重要的意义。但是由于lncRNA结构多样，功能复杂，其研究难度很大，因此如何通过大量统计数据和生物学知识有效的预测lncRNA与疾病之间的关联是一个重要的研究方向。针对这个问题，机器学习和深度学习等技术可以有效的应用于解决问题，并已经得到了广泛应用，但是目前深度学习基于表示学习的方法尚未得到广泛应用。如何在不同层面对lncRNA与疾病关联进行多维度学习，是一个切实可行的研究方向。
3.任务要求
本次任务要求使用深度学习基于表征学习的方法，对lncRNA与疾病之间的关联进行预测。任务要求从不同层面对lncRNA与疾病之间的关联进行建模，实现多维度学习。具体要求如下：
3.1数据集
本任务所需的数据集，主要包括已知的lncRNA与疾病之间的关联数据以及lncRNA和疾病的多源数据。其中关联数据为已知lncRNA与疾病之间的关联的真实标签数据集，数据可以从公开数据库中获取，如Lnc2Cancer、LncRNADisease以及miR2Disease等。多源数据主要包括：序列信息（如lncRNA序列和蛋白质序列）、结构信息（如二级结构和三级结构）、lncRNA与疾病之间相互作用的微调信息、lncRNA基因表达数据、疾病的基因组和临床数据等。多源数据可以从公开数据库中获取，并通过生物信息学方法进行处理。
3.2特征提取
任务要求从多源数据中提取特征，分别提取不同特征层的特征向量，如：lncRNA分子的序列特征向量、结构特征向量、lncRNA及疾病的相互作用微调特征向量、lncRNA基因表达模式特征向量，疾病的基因组和临床数据特征向量等多个特征层面，旨在全面挖掘lncRNA与疾病之间的性质与特征，为后续任务提供有效支持。
3.3多维度学习模型建立
任务要求在多源数据的特征提取基础上，使用深度学习基于表征学习的方法，构建多维度学习模型，用于对lncRNA与疾病之间的关联进行预测。多维度学习模型应该可以在不同的特征空间和模型空间以及不同的任务类型之间进行共享和嵌入，并能够集成多个不同的学习层次。模型的预测效果评价主要通过交叉验证、ROC曲线和平均精度均值等指标来进行评估，同时需要与现有的其他lncRNA-disease关联预测算法进行对比。
3.4结果分析
任务要求对模型的预测效果进行分析和评价，深入探讨不同特征层面的贡献和作用，具体包括：特征重要性分析、模型可解释性分析、误判案例分析等。同时，基于模型预测结果进行候选疾病基因分析和路径分析，探究预测到的lncRNA-disease关联的生物学特征和作用机制，为后续生物实验提供指导。
4.任务书总结
本次任务旨在使用深度学习的方法，利用多源数据，对lncRNA与疾病之间的关联进行预测，实现多维度学习。任务的关键要求是实现不同层面的多维度学习模型，并对其进行分析和评价。同时，要对候选基因进行路径分析，为后续生物实验提供指导，具有重要应用价值。本次任务需要多位专业人员共同合作，利用机器学习、深度学习等技术手段，共同探索lncRNA与疾病之间的关联问题，助力于更好地理解和预测疾病的发生和发展。