[發明專利]一種三方網絡資源傳播方法

在審

• 申請號: 201710133230.9
• 申請日: 2017-03-08
• 公開（公告）號: CN106934252A
• 公開（公告）日: 2017-07-07
• 發明（設計）人: 時媛媛;周杰
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06F19/12
• 分類號: G06F19/12;G06F19/24
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司44245
• 代理人: 蔡克永

技術領域

本發明涉及生物信息學，尤其涉及一種三方網絡資源傳播方法。可以得到lncRNA和環境因素之間的關聯關系。

背景技術

生物性狀的變異是先天或是后天的爭論，主要是由于變異是由遺傳差異引起還是環境差異引起的爭論。目前的主要科學觀點認為表型差異，不是由單獨的遺傳差異或者環境差異產生，而是由二者相互影響，共同決定的。這意味著，表型和疾病被認為是遺傳因素(GFs)和環境因素(EFs)之間復雜的相互作用關系決定的。直到今日，人們普遍認為幾乎所有的疾病都是從個體的基因組成和各自所處的環境之間復雜的相互作用的結果。一些常見的人體疾病就是由GEs和EFs之間復雜的相互作用關系引起的，如癌癥，心臟疾病，阿爾茨海默氏病，和糖尿病。

回顧在設計和研究分析中遇到的挑戰，來更好的發現基因和環境因素之間的相互作用關系，并為公共衛生和臨床實踐中提供更好的方法。Muriel Koehl研究了在成人神經系統中，genes和環境因素的動態相互作用。Su等人進行了病例對照研究，來評估RAGE基因的變異和環境中致癌物質對口腔鱗狀細胞癌的影響。Yang等人，手動的收集了可靠的可以支持miRNA-EF關聯關系的實驗數據，并建立了miREnvironment數據庫。Qiu等人分析了miREnvironment數據庫中與人類疾病有關的miRNA-EF關聯關系對，并通過分析miRNA-EF相互模式獲得主要結論。基于疾病的miRNA-EFs關聯關系研究中假設，對于一個給定的疾病，相似的miRNAs(EFs)往往會和相似的EFs(miRNAs)產生相互作用關系。Chen基于這個假設，利用重啟型隨機游走算法(random walk with restart，RWR)來建立了一個新的計算miRNA-EFs關聯關系的研究框架，miREFRWR^[14]。然而，和gene與miRNA相比，lncRNA和環境因素的關聯關系研究至今還沒有一個完整的研究體系，需要能夠預測lncRNA-EFs關系的方法來指導lncRNA-EFs的實驗研究方向。

參考genes/miRNA-EFs關聯關系預測方法，有通過超幾何分布，計算生物信息之間關聯程度的離散概率確定關聯關系；有利用最小二乘法，通過計算生物信息網絡上的最小化cost函數，來得到關聯關系的最佳分類；有利用重啟型隨機游走方法，對生物信息建立一張大的關聯游走網絡，通過收斂路徑的方式來找到各個生物結點的關聯關系；有利用機器學習的分類方法，如SVM、決策樹以及譜聚類方法，將關聯關系緊密的結點，分類在一起；或者利用傳播學方法，在關系網上根據概率反復迭代，確定關聯程度。其他包括神經網絡、熱擴散還有文本挖掘等等多種方法，都用于到基因-EFs關聯關系的預測當中。

由于目前沒有一個完整的可靠的lncRNA-EFs關聯數據庫建立起來，我們可以選擇作為lncRNA-EFs預測的數據并不多，限制了預測方法的選擇。

在本次研究通過利用機器學習中的三方網絡來預測lncRNA和環境因素之間的關聯關系。本研究結論對一萬多對可能相關的lncRNA和環境因素關聯關系進行了可能性排序，這對生物學家在以后的研究環過程中起到指導的作用，可以針對可能性較大的lncRNA和環境因素進行試驗測序，避免了盲目的測序比對，減少了工作量。

發明內容

本發明目的在于解決上述現有技術存在的不足，提供一種三方網絡資源傳播方法，本發明可以針對可能性較大的lncRNA和環境因素進行試驗測序，避免了盲目的測序比對，減少了工作量。本發明是基于二分網絡模型基礎上，將兩個二分網絡圖關聯在一起，組成一個三方網絡傳遞結構，建立結點之間的關系網，基于這個關系網獲得點與點之間的關聯關系。