介绍非编码RNA（ncRNA）在生物学中的重要性及其在疾病发生发展中的作用，阐述当前ncRNA与疾病关联研究的现状和挑战。
明确本研究旨在系统地回顾和分析ncRNA与疾病关联预测的方法和技术，提出有效的预测模型和方法。
强调本研究对于理解ncRNA在疾病中的作用机制、提高疾病诊断和治疗效果具有重要意义。
详细描述本研究将涵盖的内容，包括ncRNA的功能、ncRNA与疾病的关联性、预测方法的比较和优化等。
阐述本研究的整体思路，包括从理论分析到实验验证的过程，以及如何逐步解决研究中遇到的问题。
概述本研究采用的主要研究方法，包括文献回顾、数据分析、模型构建和验证等。
详细介绍论文各章节的内容安排和结构框架，帮助读者了解论文的整体布局。
指出本研究相对于现有工作的创新之处，如新的预测模型、优化的分析方法等。
介绍非编码RNA的概念及其主要分类，包括miRNA、lncRNA、circRNA等。
概述非编码RNA在细胞中的多种功能，包括基因表达调控、表观遗传修饰等。
讨论非编码RNA在疾病发生发展中的作用，重点介绍其在癌症、心血管疾病等方面的研究成果。
综述当前非编码RNA研究的最新进展，包括技术手段、研究方法和研究成果等。
介绍利用统计学方法进行ncRNA与疾病关联预测的技术，包括相关性分析、多元回归分析等。
概述利用机器学习方法进行ncRNA与疾病关联预测的技术，包括支持向量机、随机森林等算法的应用。
探讨基于深度学习的ncRNA与疾病关联预测方法，包括卷积神经网络、循环神经网络等的应用。
讨论如何利用多组学数据（如转录组、蛋白质组）进行ncRNA与疾病关联预测的方法和技术。
介绍获取ncRNA与疾病关联数据的主要来源，包括公共数据库和实验数据等。
描述数据预处理的具体步骤，包括数据清洗、标准化、缺失值处理等。以及ncRNA之间语义相似度、GIP核相似度、序列相似度等计算，疾病的语义相似度、GIP核相似度等计算。和ncRNA综合相似度计算和疾病综合相似度计算等。
阐述数据质量评估的方法，包括数据一致性检查、重复数据处理等。
介绍特征选择和降维的方法，以提高模型的预测能力和计算效率。
详细介绍利用相关性分析方法进行ncRNA与疾病关联预测的具体步骤和技术要点。
描述多元回归分析方法在ncRNA与疾病关联预测中的应用，包括模型构建和参数估计等。
介绍用于评价统计学预测模型性能的指标，包括准确率、召回率、F1分数等。
讨论如何通过优化统计学模型的参数或结构来提高其预测能力。
详细介绍支持向量机方法在ncRNA与疾病关联预测中的应用，包括核函数选择和参数调优等。
描述随机森林方法在ncRNA与疾病关联预测中的应用，包括决策树构建和集成策略等。
介绍用于评价机器学习预测模型性能的指标，包括精确度、AUC值等。
讨论如何通过优化机器学习模型的参数或结构来提高其预测能力。
先指出图神经网络方法主要使用了GNN,GCN,GAT三种变体，然后详细介绍这三种变体方法在ncRNA与疾病关联预测中的应用，包括网络架构和训练过程等。
描述循环神经网络方法在ncRNA与疾病关联预测中的应用，包括LSTM和GRU等模型。
介绍基于深度自编码器的模型主要用于特征层学习，帮助自编码器学习有效的低维数据表示，并可用于数据去噪和降维等任务。并举出一些例子，证明深度自编码器在ncRNA与疾病的关联预测中表现出良好的性能。
介绍用于评价深度学习预测模型性能的指标，包括精确度、AUC值等。
讨论如何通过优化深度学习模型的参数或结构来提高其预测能力。
详细介绍实验设计的具体步骤，包括数据集选择、实验条件设置等。
展示实验结果，并对结果进行初步分析，包括模型的预测能力和稳定性等。
深入讨论实验结果的意义，包括模型的优势和不足之处。
提出针对实验结果的优化和改进措施，以提高模型的预测能力。
总结本研究的主要发现和结论，包括ncRNA与疾病关联预测的关键技术和方法。
指出本研究中存在的问题和不足之处，为后续研究提供方向。
展望未来ncRNA与疾病关联预测研究的发展方向，包括新技术的应用和新方法的探索。
提出针对现有问题的改进措施，包括数据来源、模型优化和实验设计等方面的建议。