本文關(guān)鍵詞：長分子非編碼RNA與疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系預(yù)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：生物信息學(xué)(Bioinformatics)是生物學(xué)、計算機科學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)等學(xué)科相互交叉而形成的一門新興學(xué)科。它是通過對生物學(xué)實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取,加工,采用合適的計算模型,對得到的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行存儲、檢索和分析,從而揭示出這些數(shù)據(jù)所蘊含的生物學(xué)意義。對生物信息方面的研究,有助于加速醫(yī)學(xué)發(fā)展的進(jìn)步,為臨床試驗提供大量的參考數(shù)據(jù),因此具有十分重要的理論價值和現(xiàn)實意義。人類基因組中僅有1%到2%是負(fù)責(zé)蛋白質(zhì)編碼的基因,其余不編碼蛋白質(zhì)的RNA稱之為非編碼RNA(non-coding RNA,nc RNA)。研究發(fā)現(xiàn),長分子非編碼RNA在人類的生理變化和一些疾病產(chǎn)生中扮演了重要的角色,例如基因組的印記、細(xì)胞分化變異、免疫應(yīng)對、腫瘤發(fā)生等。因此,開發(fā)出一個基于這些數(shù)據(jù)集的計算模型去預(yù)測長分子非編碼RNA與疾病之間關(guān)聯(lián)關(guān)系是非常必要的。近年來越來越多的計算模型被成功的應(yīng)用于預(yù)測與疾病相關(guān)聯(lián)的編碼蛋白質(zhì)的基因或者微RNA中,能夠有效地促進(jìn)人們對復(fù)雜疾病基礎(chǔ)層面的認(rèn)識,更有助于人們研制出治愈它們的藥物。針對長分子非編碼RNA與疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系的預(yù)測研究,本論文對基于網(wǎng)絡(luò)的隨機游走算法,及傳統(tǒng)的K近鄰算法進(jìn)行了分析和改進(jìn)并應(yīng)用于lnc RNA-disease關(guān)聯(lián)預(yù)測,主要工作如下:1.提出了基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的Lnc RNA-Disease預(yù)測方法,基于獲取的的長分子非編碼RNA相似性矩陣、疾病相似性矩陣和長分子非編碼RNA與疾病的關(guān)聯(lián)關(guān)系矩陣,在改進(jìn)相似性矩陣的基礎(chǔ)上構(gòu)造一個異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),并應(yīng)用隨機游走算法預(yù)測lnc RNA-disease關(guān)聯(lián)。留一交叉法實驗結(jié)果表明,AUC值為0.9544,相對于僅在lnc RNA功能相似性網(wǎng)絡(luò)上隨機游走的預(yù)測算法,具有更好的結(jié)果。2.提出了基于二次K近鄰算法的Lnc RNA-Disease預(yù)測方法,在原有的K近鄰算法基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展,可以增加已知節(jié)點的冗余度,從而就間接增大了數(shù)據(jù)集中結(jié)點的數(shù)量。在此基礎(chǔ)上,提出了加權(quán)的二次K近鄰算法,并將之應(yīng)用到Lnc RNA-disease關(guān)聯(lián)預(yù)測中。留一交叉法實驗結(jié)果表明,AUC值為0.8685,與傳統(tǒng)K近鄰算法相對比,具有更好的結(jié)果。3.設(shè)計并構(gòu)建了基于B/S架構(gòu)的lnc RNA-disease在線數(shù)據(jù)查詢網(wǎng)站。為了支持網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學(xué)的發(fā)展,為lnc RNA-disease關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)提供幫助�；贐/S架構(gòu),采用.NET+SQL模式構(gòu)建了一個在線數(shù)據(jù)查詢網(wǎng)站。該網(wǎng)站主要包括相關(guān)數(shù)據(jù)信息的查詢、下載和在線添加新數(shù)據(jù)三個主要功能模塊。相關(guān)系統(tǒng)測試表明,系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：生物信息學(xué) 長分子非編碼RNA 疾病 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 二次K近鄰算法
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R3416
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 1 緒論10-20
• 1.1 研究背景10-13
• 1.1.1 DNA與基因11-12
• 1.1.2 RNA12
• 1.1.3 微RNA12-13
• 1.1.4 長分子非編碼RNA13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 相關(guān)生物數(shù)據(jù)庫13-14
• 1.2.2 預(yù)測算法介紹14-16
• 1.3 研究內(nèi)容及意義16-17
• 1.4 論文中的性能指標(biāo)評價方法17-18
• 1.5 章節(jié)安排18-20
• 2 基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的lncRNA-疾病預(yù)測20-32
• 2.1 引言20
• 2.2 數(shù)據(jù)獲取20-21
• 2.2.1 lncRNA-疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系矩陣20
• 2.2.2 疾病功能相似性20-21
• 2.3 數(shù)據(jù)處理21-22
• 2.3.1 lncRNA功能相似性矩陣構(gòu)建21-22
• 2.3.2 疾病功能相似性矩陣構(gòu)建22
• 2.4 算法描述22-28
• 2.4.1 隨機游走模型22-24
• 2.4.2 基于lncRNA功能相似性網(wǎng)絡(luò)隨機游走算法介紹24
• 2.4.3 改進(jìn)算法思想24-26
• 2.4.4 具體實現(xiàn)過程26-28
• 2.5 實驗分析28-31
• 2.5.1 評價指標(biāo)28-29
• 2.5.2 結(jié)果分析29-31
• 2.6 本章小結(jié)31-32
• 3 基于二次K近鄰的lncRNA-疾病預(yù)測32-40
• 3.1 引言32-33
• 3.1.1 算法描述32-33
• 3.1.2 算法分析33
• 3.2 數(shù)據(jù)獲取33-34
• 3.3 基于二次K近鄰的預(yù)測算法34-36
• 3.3.1 未加權(quán)的二次K近鄰算法34-35
• 3.3.2 加權(quán)的二次K近鄰算法35-36
• 3.4 實驗分析36-39
• 3.4.1 實驗結(jié)果驗證及分析36-38
• 3.4.2 預(yù)測結(jié)果38-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 4 lncRNA-疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系查詢網(wǎng)站的設(shè)計與實現(xiàn)40-50
• 4.1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)40-41
• 4.2 系統(tǒng)總體功能結(jié)構(gòu)41
• 4.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計41-42
• 4.3.1.邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計41-42
• 4.3.2.數(shù)據(jù)物理結(jié)構(gòu)設(shè)計42
• 4.4 具體功能及頁面展示42-45
• 4.4.1 搜索頁面展示42-44
• 4.4.2 下載現(xiàn)有數(shù)據(jù)集頁面展示44-45
• 4.4.3 添加新數(shù)據(jù)頁面展示45
• 4.5 系統(tǒng)測試45-48
• 4.5.1 測試環(huán)境45-46
• 4.5.2 主要功能測試46-47
• 4.5.3 系統(tǒng)壓力測試47-48
• 4.5.4 運行與維護(hù)48
• 4.6 本章小結(jié)48-50
• 5 總結(jié)與展望50-52
• 5.1 總結(jié)50-51
• 5.2 展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-54
• 致謝54-55

【相似文獻(xiàn)】

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