[發明專利]lncRNA靶基因的預測分析方法、裝置、設備和介質在審
| 申請號： | 202011294079.5 | 申請日： | 2020-11-18 |
| 公開（公告）號： | CN112201304A | 公開（公告）日： | 2021-01-08 |
| 發明（設計）人： | 馬貝貝;黃龍 | 申請（專利權）人： | 上海美吉生物醫藥科技有限公司 |
| 主分類號： | G16B20/00 | 分類號： | G16B20/00 |
| 代理公司： | 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 李治東 |
| 地址： | 201321 上海市浦東新區中國(上海)*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | lncrna 基因 預測 分析 方法 裝置 設備 介質 | ||
1.一種lncRNA靶基因的預測分析方法，其特征在于，所述方法包括：
統計每個處理中重復的mRNA表達量之和，并根據表達量過濾掉表達量之和為零的mRNA序列；
對mRNA和lncRNA的表達量進行相關性分析，并提取對應的相關性系數和概率P值作為相關性評判標準，以合并去冗余并分別以mRNA文件和lncRNA文件進行存儲；
對去冗余后的lncRNA序列按照指定序列數目進行拆分，以分別生成批量任務運行shell腳本，并提交至集群以實現多線程運行。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對mRNA和lncRNA的表達量進行相關性分析中，根據樣本數量的不同選擇不同的相關性分析方法。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據樣本數量的不同選擇不同的相關性分析方法，包括：
若樣本數量小于15，則通過R軟件包Hmsic中的rcorr函數對mRNA和lncRNA的表達量進行相關性分析；
反之，若樣本數量大于15，則通過加權共表達網絡分析對mRNA和lncRNA的表達量進行相關性分析。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取對應的相關性系數和概率P值作為相關性評判標準，包括：默認提取P0.05的所有關聯的基因，將關聯基因合并去冗余后分別以mRNA和lncRNA儲存。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對去冗余后的lncRNA序列按照指定序列數目進行拆分，以分別生成批量任務運行shell腳本，并提交至集群以實現多線程運行，包括：
將拆分結果分別儲存至不同fasta文件，并將每個fasta文件的絕對路徑儲存至list文件；
序列拆分成功后，按行讀取list路徑文件生成批量任務運行shell腳本，以提交至集群實現多線程運行。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對去冗余后的lncRNA序列按照指定序列數目進行拆分，以分別生成批量任務運行shell腳本，并提交至集群以實現多線程運行，還包括：
對lncRNA序列拆分成不同模塊，并分別與mRNA表達量進行相關性分析，形成多線程運行模式，提高分析時效。
7.一種電子裝置，其特征在于，所述裝置包括：
mRNA過濾模塊，用于統計每個處理中重復的mRNA表達量之和，并根據表達量過濾掉表達量之和為零的mRNA序列；
相關性過濾模塊，用于對mRNA和lncRNA的表達量進行相關性分析，并提取對應的相關性系數和概率P值作為相關性評判標準，以合并去冗余并分別以mRNA文件和lncRNA文件進行存儲；
多線程處理模塊，用于對去冗余后的lncRNA序列按照指定序列數目進行拆分，以分別生成批量任務運行shell腳本，并提交至集群以實現多線程運行。
8.一種計算機設備，其特征在于，所述設備包括：存儲器、及處理器；所述存儲器用于存儲計算機指令；所述處理器運行計算機指令實現如權利要求1至6中任意一項所述的方法。
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，存儲有計算機指令，所述計算機指令被運行時執行如權利要求1至6中任一項所述的方法。
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