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[發(fā)明專利]疾病關(guān)聯(lián)miRNA的預(yù)測方法和系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110326227.5 申請日: 2021-03-26
公開(公告)號: CN112885405A 公開(公告)日: 2021-06-01
發(fā)明(設(shè)計)人: 黎昂;陳敏;鄧英偉;譚艷;曾利軍 申請(專利權(quán))人: 湖南工學(xué)院
主分類號: G16B20/00 分類號: G16B20/00;G06F40/30;G16H50/70
代理公司: 衡陽雁城專利代理事務(wù)所(普通合伙) 43231 代理人: 龍騰
地址: 421002 湖*** 國省代碼: 湖南;43
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 疾病 關(guān)聯(lián) mirna 預(yù)測 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.疾病關(guān)聯(lián)miRNA預(yù)測方法,其特征在于,包括以下步驟:

1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:利用疾病語義相似性和疾病高斯核譜相似性構(gòu)建復(fù)合型疾病相似性網(wǎng)絡(luò);利用miRNA功能相似性和miRNA高斯核譜相似性構(gòu)建復(fù)合型miRNA功能相似性網(wǎng)絡(luò);

2)miRNA與疾病關(guān)聯(lián)預(yù)估:分別在復(fù)合型miRNA功能相似性網(wǎng)絡(luò)和復(fù)合型疾病相似性網(wǎng)絡(luò)中實施帶重啟的隨機(jī)游走算法,得到兩個穩(wěn)定的分布向量,將兩個分布向量整合獲得miRNA與疾病關(guān)聯(lián)綜合預(yù)估得分網(wǎng)絡(luò);

3)細(xì)化預(yù)測:分別將復(fù)合型疾病相似性網(wǎng)絡(luò)、復(fù)合型miRNA功能相似性網(wǎng)絡(luò)在miRNA與疾病關(guān)聯(lián)綜合預(yù)估得分網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行投影,融合兩個投影得分作為最終miRNA與疾病關(guān)聯(lián)預(yù)測得分,進(jìn)而得出疾病關(guān)聯(lián)miRNA預(yù)測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述疾病關(guān)聯(lián)miRNA預(yù)測方法,其特征在于,步驟1)中,疾病高斯核譜相似性表示為:

GD(i,j)=exp(-γd||MD(:,i)-MD(:,j)||2);

其中,GD(i,j)為疾病di和疾病dj之間的高斯核譜相似性;MD(:,i)為已知疾病關(guān)聯(lián)miRNA矩陣中疾病的第i列,MD(:,j)為矩陣中疾病的第j列;參數(shù)γd用來控制GD(i,j)的內(nèi)核帶寬,γd通過下式計算得到:

其中,γd′為1。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述疾病關(guān)聯(lián)miRNA預(yù)測方法,其特征在于,步驟1)中,miRNA高斯核譜相似性表示為:

GM(i,j)=exp(-γ1||MD(i,:)-MD(j,:)||2);

其中,GM(i,j)為miRNA mi和miRNA mj之間的高斯核譜相似性;MD(i,:)為矩陣中miRNA的第i列,MD(j,:)為矩陣中miRNA的第j列;參數(shù)γl用來控制GM(i,j)的內(nèi)核帶寬,γl通過下式計算得到:

其中,γl′為1。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述疾病關(guān)聯(lián)miRNA預(yù)測方法,其特征在于,步驟1)中:

利用疾病語義相似性和疾病高斯核譜相似性構(gòu)建的復(fù)合型疾病相似性網(wǎng)絡(luò)DDfs為:

利用miRNA功能相似性和miRNA高斯核譜相似性構(gòu)建的復(fù)合型miRNA功能相似性網(wǎng)絡(luò)MMfs為:

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述疾病關(guān)聯(lián)miRNA預(yù)測方法,其特征在于,步驟2)中,在復(fù)合型疾病相似性網(wǎng)絡(luò)中實施帶重啟的隨機(jī)游走算法,得到表示疾病節(jié)點和miRNA節(jié)點關(guān)聯(lián)程度的分布向量為:

其中,MDT為矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣;為矩陣MDT列歸一之后第i列信息,該列向量為miRNA節(jié)點mi和全部疾病節(jié)點關(guān)聯(lián)的種子序列;為DDfs的列歸一化矩陣;η為重啟概率;(MDrd(:,i))t+1為經(jīng)過t次迭代后概率空間達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時的向量值,該向量值為miRNA節(jié)點mi和各個疾病節(jié)點的關(guān)聯(lián)得分;MDrd為基于復(fù)合型疾病相似性網(wǎng)絡(luò)的miRNA與疾病關(guān)聯(lián)預(yù)估得分矩陣。

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