(西安电子科技大学计算机科学与技术学院 西安 710071) (1006294412@qq.com)
出版日期: 2019-09-10基金资助:国家自然科学基金面上项目(61672407，61672406)；国家自然科学基金重点项目(61432010，61532014)Prediction of Disease Associated Long Non-Coding RNA Based on HeteSim
Ma Yi, Guo Xingli, Sun Yutong, Yuan Qianqian, Ren Yang, Duan Ran, Gao Lin(School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an 710071)
Online: 2019-09-10Supported by:This work was supported by the General Program of the National Natural Science Foundation of China (61672407, 61672406) and the Key Program of the National Natural Science Foundation of China (61432010, 61532014).摘要/Abstract
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.
参考文献
相关文章 4
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