微RNA(micro RNA,mi RNA)是一类由内源基因编码的短链非编码RNA分子(长度约为22个核苷酸)。研究发现,mi RNA参与了生命过程中一系列的重要进程,包括细胞增殖、发育、分化、凋亡、代谢、衰老、信号转导和病毒转染等。不仅如此,目前已经发现许多与复杂疾病相关的mi RNA,这对进一步探索疾病发病的分子机制提供了帮助。此外,由于mi RNA正在成为新的疾病生物标志物,识别潜在的疾病相关mi RNA也有助于检测和诊断疾病。同时,研究也证实小分子药物能够调节mi RNA的表达和功能,是mi RNA的潜在调控因子。因此,mi RNA正逐渐成为一种新的高价值的药物治疗靶点。识别潜在的小分子药物相关mi RNA不仅有助于理解它们之间的关系,而且能够显著加快mi RNA靶向药物的研发。本文主要针对上述两个研究问题,提出了对应的两种预测模型:基于矩阵分解和异构图推断预测疾病相关mi RNA的模型MDHGI;基于矩阵分解和异构图推断预测小分子药物相关mi RNA的模型SLHGISMMA。矩阵分解能在一定程度上去除原始关联矩阵的噪声,而异构图推断则能有效利用异构图(通过融合新的关联信息以及相似性信息得到)中隐含的拓扑信息来进行预测。因此,矩阵分解与异构图推断的有效结合,使MDHGI与SLHGISMMA都拥有不错的预测性能。在性能评估中,MDHGI在全局留一交叉验证(Leave-One-Out Cross Validation,LOOCV)、局部LOOCV和5折交叉验证中的AUC分别为0.8945、0.8240和0.8794+/-0.0021。此外,在对食管癌、淋巴癌、肺癌和乳腺癌的案例研究中,MDHGI预测出的前50名疾病相关mi RNA中分别有49、49、50和50个被实验文献验证。而对于SLHGISMMA,基于数据集1(数据集2),它在全局LOOCV、固定小分子药物的局部LOOCV、固定mi RNA的局部LOOCV和5折交叉验证中的AUC分别为0.9273(0.7774)、0.7703(0.6556)、0.9365(0.7973)和0.9241+/-0.0052(0.7724+/-0.0032)。此外,在对5-氟尿嘧啶、17β-雌二醇和5-氮杂-2’-脱氧胞苷的案例研究中,SLHGISMMA预测出的前50名小分子药物相关mi RNA中分别有39、30和26个被数据库或实验文献验证。总的来说,性能评估结果证实了模型MDHGI和SLHGISMMA的可靠性和稳定性。