基于生物网络的复杂疾病关联miRNA预测方法研究
发布时间：2020-12-14 05:06
miRNA是一种广泛存在于真核生物中长度约为20到25个核苷酸的进化保守的单链内源性非编码RNA,它们虽不能编码蛋白质,但却参与靶基因的调控,在细胞增殖、生长、凋亡等生物过程中都起着关键作用,能够帮助我们从分子角度了解疾病的发生发展。探测miRNA及其功能将助于了解miRNA的调控机制,有助于深刻认识疾病的发生发展的机制,对人类疾病预防和治疗具有十分重要的意义。近年来,大量miRNA生物数据不断形成,大部分miRNA的功能仍然未知,探索miRNA功能是目前生命科学领域的热点,研究者们通过精细的生物实验的方法能够准确鉴别出miRNA和疾病之间的关联,但这类方法对实验条件要求高且周期漫长。计算方法是生物实验的最佳补充,这类方法通过整合已知的生物数据来推断miRNA和疾病之间的关联,利用预测结果可以指导生物实验,能够减少后续生物实验的盲目性、缩小生物实验的范围,帮助理解miRNA功能及致病机理。目前大多数计算方法存在预测准确度不高、需要负样本、不能预测孤立疾病和新miRNA、泛化能力不强等缺点,本文针对这些问题,提出了三种方法,主要研究工作如下:1)基于共同邻居的异构二分网络链路预测方法推断...
【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：145 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
哺乳动物的miRNA产生途径和机制[67]
Mesh 是美国国立医学院图书馆制定的权威医学主题词表，其地址是https://www.nlm.nih.gov/mesh/。该数据库对疾病的分类信息进行了详细的描述Mesh 以树状形式结构对医学词汇进行了归类划分，越接近根结点，其概念越宽泛越接近叶结点，其定义越具体。如我们在该数据库中查询肝部肿瘤（ LiNeoplasms），得到肝部肿瘤的结构编号情况是 Tree Number(s): C04.588.274.6C06.301.623, C06.552.697 其树形结构见图 2.2。从树形结构我们可以知道，肝部瘤分属肿瘤（Neoplasms）和消化系统疾病（Digestive System Diseases）这两个之中，肝部肿瘤在消化系统疾病这个疾病类别中又分属肝脏疾病（Liver Disease和消化系统肿瘤（Digestive System Neoplasms）这两个子类之中。同样方式查询腺肿瘤（Pancreatic Neoplasms）的结构编号情况为 Tree Number(s): C04.588.274.76C04.588.322.475， C06.301.761， C06.689.667， C19.344.421，树形结构图限于幅，不再列出，从两个疾病的树形结构可知，两个疾病存在共同的部分祖先结点如 C04.588（Neoplasms by Site），C04.588.274（Digestive System Neoplasms） C06（Digestive System Diseases），C06.301（Digestive System Neoplasms）等等
基于生物网络的复杂疾病关联 miRNA 预测方法研究 AtTADV (A)D(t)（2.4）通过以公式 2.4 计算出两个疾病的语义值之后，然后用公式 2.5 来计算两个疾病的语义相似度。()()((t)())(,)DVADVBDDtSABABtTTAB （2.5）
【参考文献】：
期刊论文
[1]血清miR-103可作为乳腺癌潜在的诊断标记物[J]. 王小拍,吴兴平,颜黎栩,邵建永. 南方医科大学学报. 2012(05)
本文编号：2915874
【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：145 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
哺乳动物的miRNA产生途径和机制[67]
Mesh 是美国国立医学院图书馆制定的权威医学主题词表，其地址是https://www.nlm.nih.gov/mesh/。该数据库对疾病的分类信息进行了详细的描述Mesh 以树状形式结构对医学词汇进行了归类划分，越接近根结点，其概念越宽泛越接近叶结点，其定义越具体。如我们在该数据库中查询肝部肿瘤（ LiNeoplasms），得到肝部肿瘤的结构编号情况是 Tree Number(s): C04.588.274.6C06.301.623, C06.552.697 其树形结构见图 2.2。从树形结构我们可以知道，肝部瘤分属肿瘤（Neoplasms）和消化系统疾病（Digestive System Diseases）这两个之中，肝部肿瘤在消化系统疾病这个疾病类别中又分属肝脏疾病（Liver Disease和消化系统肿瘤（Digestive System Neoplasms）这两个子类之中。同样方式查询腺肿瘤（Pancreatic Neoplasms）的结构编号情况为 Tree Number(s): C04.588.274.76C04.588.322.475， C06.301.761， C06.689.667， C19.344.421，树形结构图限于幅，不再列出，从两个疾病的树形结构可知，两个疾病存在共同的部分祖先结点如 C04.588（Neoplasms by Site），C04.588.274（Digestive System Neoplasms） C06（Digestive System Diseases），C06.301（Digestive System Neoplasms）等等
基于生物网络的复杂疾病关联 miRNA 预测方法研究 AtTADV (A)D(t)（2.4）通过以公式 2.4 计算出两个疾病的语义值之后，然后用公式 2.5 来计算两个疾病的语义相似度。()()((t)())(,)DVADVBDDtSABABtTTAB （2.5）
【参考文献】：
期刊论文
[1]血清miR-103可作为乳腺癌潜在的诊断标记物[J]. 王小拍,吴兴平,颜黎栩,邵建永. 南方医科大学学报. 2012(05)
本文编号：2915874
本文链接：https://www.wllwen.com/yixuelunwen/swyx/2915874.html
