[發(fā)明專利]一種全新的分布式和私有化miRNA?疾病聯(lián)系預(yù)測方法

在審

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• 申請日: 2017-09-29
• 公開（公告）號: CN107658029A
• 公開（公告）日: 2018-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳立鑫;顏成鋼;劉炳濤;周東
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70;G06F19/22
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙)33240
• 代理人: 朱月芬

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于生命科學(xué)領(lǐng)域，尤其涉及分子生物學(xué)領(lǐng)域，具體涉及一種全新的分布式和私有化miRNA-疾病聯(lián)系預(yù)測方法。

背景技術(shù)

MicroRNAs(miRNAs)是一類小分子調(diào)控非編碼的RNAs(～22nt)，它通過在轉(zhuǎn)錄或翻譯后與目標mRNA的3'-UTR內(nèi)發(fā)現(xiàn)的靶位點結(jié)合而對互補mRNA的表達有影響。此外，miRNA在某些情況下可抑制基因表達也可以作為正向調(diào)節(jié)因子。

多項研究表明，miRNA在許多生物過程中起著關(guān)鍵作用，包括增殖，發(fā)育，細胞的分化和凋亡，代謝，衰老，信號轉(zhuǎn)導(dǎo)，病毒感染等。因此，miRNA的失調(diào)與各種人類復(fù)雜疾病密切相關(guān)，如各種癌癥。例如，miR-22的過度表達和下調(diào)ER并增加IL-1表達，能促進男性肝細胞癌(HCC)發(fā)展。作為肝特異性miRNA的MiR-122在正常肝細胞系中高度表達，但在HCC衍生的細胞系中下調(diào)，這使其有希望成為HCC診斷的生物標志物。MiR-150特異性靶向p53的3'-UTR并調(diào)節(jié)其表達，促進肺癌細胞的增殖。因此，識別與疾病相關(guān)的miRNA可能有益于人類復(fù)雜疾病的診斷和預(yù)防，這對于生物醫(yī)學(xué)研究至關(guān)重要。然而，用生物實驗探索和驗證miRNA與疾病潛在的聯(lián)系是昂貴且耗時的。因此，通過不同的計算模型揭示miRNA與疾病的潛在聯(lián)系是有必要和高效的。在過去幾年中，隨著通過生物實驗對數(shù)據(jù)集的更新，以及基于功能相似的miRNA，傾向于與表型相似的疾病相關(guān)的假設(shè)的各種計算模型的開發(fā)，預(yù)測精度提高。Jiang等人開發(fā)了基于超幾何分布的miRNA評分系統(tǒng)。可以根據(jù)其分數(shù)等級確定miRNA的優(yōu)先級后，鑒定潛在的miRNA-疾病關(guān)聯(lián)。這個計算模型很大程度上依賴于miRNA與疾病之間預(yù)測的相互作用，這些不夠可靠，因為現(xiàn)有的假陽性和假陰性結(jié)果有很高的高比率。Shi等人專注于蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用(PPI)網(wǎng)絡(luò)中疾病基因和miRNA靶點之間的功能聯(lián)系，并提出了一種基于隨機游走算法的計算模型。構(gòu)建了二分子miRNA疾病網(wǎng)絡(luò)后，系統(tǒng)地分析了MiRNA與病變的關(guān)聯(lián)。Mork等人在其miPRD計算模型中分析了miRNA與蛋白與疾病相關(guān)性。通過預(yù)測和結(jié)合已知miRNA-蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)和蛋白質(zhì)-疾病關(guān)聯(lián)來改善miRNA-疾病聯(lián)系預(yù)測準確性。Xu等人提出了基于miRNA靶點失調(diào)網(wǎng)絡(luò)(MTDN)的計算模型來優(yōu)化與特定疾病相關(guān)的新型miRNA。通過結(jié)合miRNA-靶標關(guān)聯(lián)和miRNA表達譜構(gòu)建MTDN。通常，以上計算模型嚴重依賴于miRNA-靶標相互作用。然而，只有少于40％的人類疾病分子基因是部分已知的，這使得miRNA-靶相互作用不準確并限制了這些方法的表現(xiàn)。

Xuan等人提出了可靠的HDMP計算模型，通過結(jié)合與k個鄰居中的疾病相關(guān)的miRNA的分布和miRNA功能相似性來預(yù)測潛在的與疾病相關(guān)的miRNA。Chen等人提出了第一個基于全球網(wǎng)絡(luò)相似性的計算模型RWRMDA，通過考慮人類miRNA-miRNA功能相似性和已知的人類miRNA疾病關(guān)聯(lián)的信息來預(yù)測新的人類miRNA疾病關(guān)聯(lián)。通過采用隨機游走法在miRNA功能相似性網(wǎng)絡(luò)上預(yù)測新的關(guān)系。RWRMDA基于重要的幾種人類癌癥的交叉驗證和病例研究，獲得了出色的預(yù)測性能。然而，它也具有重要的局限性，它對于沒有任何已知相關(guān)miRNA的新疾病是無法工作的。Chen等人在半監(jiān)督學(xué)習框架下提出了一種新型的RLSMDA計算模型來預(yù)測潛在的疾病相關(guān)miRNA。RLSMDA可以應(yīng)用于沒有任何已知相關(guān)miRNA的疾病。此外，RLSMDA不需要消極的miRNA疾病關(guān)聯(lián)的信息。RLSMDA的局限在于在不同空間中選擇參數(shù)值和兩個分類器的組合。Chen等提出了一種新型的WBSMDA方法，通過整合miRNA-疾病關(guān)聯(lián)和高斯相互作用分布核相似性。RLSMDA和WBSMDA都可以應(yīng)用于沒有任何已知相關(guān)miRNA的疾病，但預(yù)測準確度仍然不太令人滿意。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明主要考慮對于以前miRNA與疾病潛在關(guān)系的預(yù)測方法，需要驗證的負樣本，而且一些方法不能預(yù)測沒有任何已知miRNA-疾病關(guān)系的潛在miRNA與疾病的聯(lián)系，此外，不完整的數(shù)據(jù)集使一些方法不太準確；并且，大多數(shù)計算模型與特定類型的數(shù)據(jù)緊密耦合，當數(shù)據(jù)集被擴展或更新時性能會受損。為了解決上述的問題，提出了一種全新的分布式和私有化miRNA-疾病聯(lián)系預(yù)測方法。

考慮到生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的快速增長，開發(fā)可擴展和有效的框架以提高預(yù)測潛在的miRNA-疾病關(guān)聯(lián)的準確性至關(guān)重要。首先，DPFMDA從分布式數(shù)據(jù)集中獨立提取miRNA和疾病特征矩陣因子。其次，對矩陣因子群進行協(xié)同分析，以生成參考因子。最后，使用參考因子作為更準確的特征矩陣估計的正則化項。