基于HeteSim的疾病关联长非编码RNA预测

被引：15

作者：

马毅

郭杏莉

孙宇彤

苑倩倩

任阳

段然

高琳

机构：

[1] 西安电子科技大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机研究与发展 | 2019年 / 56卷 / 09期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

致病基因预测; 相关性计算; 异质信息网络; HeteSim方法; 元路径;

D O I：

暂无

中图分类号：

O157.4 [编码理论（代数码理论）]; R346 [];

学科分类号：

070101 [基础数学];

摘要：

越来越多的研究表明,长非编码RNA(long non-coding RNA, lncRNA)在许多生物过程中具有重要的功能,而这些长非编码RNA的变异或功能失调会导致一些复杂疾病的发生.通过生物信息学方法预测潜在的长非编码RNA-疾病关联关系,对于致病机理的探索以及疾病诊断、治疗、预后和预防都具有重要的意义.基于疾病基因关联关系的异质信息网络,研究者使用了一种相关性计算法方法——HeteSim来计算疾病基因之间的相关性,进而预测致病基因.使用的方法基于路径约束,具有可扩展性,算法效率高,留一交叉验证实验表明该方法的预测结果优于其他方法.将其应用在卵巢癌和胃癌的预测分析中,相关文献表明,所提方法的预测结果已被生物实验等验证,再次表明该方法的有效性.

引用

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页码：1889 / 1896

页数：8

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