基于多维生物分子网络的疾病-ncRNA关联关系模型的研究

发布时间：2021-10-13 23:02

　　随着第二代测序技术（基因组高通量测序）的不断发展,越来越多的非编码RNA（ncRNA）分子被发现,这些ncRNA被相关研究证明在各种生物过程中起着重要的作用,其突变或者失调可能是人类多种疾病的诱因。因此,系统的研究ncRNA与疾病之间的关联关系意义重大,然而,通过传统的生物实验方法去挖掘致病ncRNA的信息,不仅时间周期长,而且费用高。因此,开发高效的方法来发现致病ncRNA的相关信息是当前生物信息学领域研究的热点内容之一。在本文中,我们首先提出两种模型推断疾病-lncRNA潜在关系。即基于网络模型提出了LDLMD预测疾病与lncRNA的关联关系;基于推荐系统提出PMFILDA预测疾病与lncRNA的关联关系。然后在LDLMD模型的基础上,进一步提出新的预测模型PADLMP研究疾病与lncRNA-miRNA关联对的关联关系。在LDLMD模型中,通过已知的lncRNA-miRNA,miRNA-disease关联关系来构建lncRNA-miRNA-disease相互作用网络,并开发了一种新的相似性计算方法;最后利用链路预测的方法鉴定潜在的疾病-lncRNA关联关系。在PMFILDA中,我们... 

【文章来源】：湘潭大学湖南省

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

全局流程图

图 3.2 lncRNA-miRNA-疾病网络，lncRNA-miRNA 网络，miRNA-疾病网络和邻接矩阵 MDT和 LM 的构建过程。3.1.5 lncRNA 和疾病的相似性计算在 lncRNA-miRNA-疾病网络 ( , )中 = ∪ ∪ , ∈ ,令 ( ) =

图 3.3 lncRNA 与疾病的超级表达谱构造示意图接下来，根据上面获得的超级表达谱矩阵，我们提出了一种基于径向基神经网络的 lncRNA，疾病相似性方法。在 RBF 神经网络中，存在三层：输入层，具有非线性 RBF 激活函数的隐藏层和输出层。因此，对于任何两个给定节点 ∈和 ∈ ，令 表示 ( )中的行数， 表示 ( )的第 行向量，其中 ∈ [1， ]，

【参考文献】：
期刊论文
[1]lncRNA与miRNA相互作用对疾病的影响[J]. 易红,张政.  基础医学与临床. 2016(02)
[2]长链非编码RNA-HOTAIR对前列腺癌细胞周期和侵袭影响的实验研究[J]. 朱意,虞日考,纪阿林,姚晓霖,方家杰,金晓东.  中华男科学杂志. 2015(09)



本文编号：3435567