在这项研究中，我们提出了一种基于流形学习的方法，通过假设疾病及其相关基因在某些低维流形中应该一致来预测疾病基因。 10倍交叉验证实验表明，我们的方法生成的接收者。操作特征（ROC）曲线（AUC）下面积为0.7452，在OMIM数据集中具有高质量的基因-疾病关联。 PBCF（0.5700）的竞争方法。 现有文献可以支持前10个预测的基因-疾病关联中的9个，这比PBCF的结果（前10个预测的关联中的6个）要好。 所有这些结果说明我们的method。优于竞争对手的方法。