一种circRNA和疾病关联关系的高效预测方法技术

本发明专利技术公开一种circRNA和疾病关联关系的高效预测方法，包括如下步骤：1、在数据库网站下载circRNA数据、疾病数据；2、计算circRNA高斯内核相似度、circRNA基因相似度与circRNA的序列相似度、疾病高斯内核相似度、疾病语义相似度，分别为矩阵CIS、CGS、CES、DIS、DSS；3、构建circRNA综合相似度矩阵CS，构建疾病综合相似度矩阵DS；4、使用重启随机游走算法得到相似度矩阵CRS、DRS；5、分别把CRS、DRS与A拼接后使用PCA算法进行特征提取，得到特征矩阵CF、DF；5、根据CS、DS与邻接矩阵A构建异构邻接矩阵A

An efficient method for predicting the association between circrna and disease

【技术实现步骤摘要】
一种circRNA和疾病关联关系的高效预测方法
本专利技术涉及生物信息学领域，具体涉及一种预测circRNA和疾病关联关系的方法。
技术介绍
随着基因组学和生物信息学的发展，尤其是高通量测序技术的大量应用，科学家发现了越来越多的非蛋白编码的转录单元。尤其是circRNA作为microRNA的海绵吸附体，可间接调控microRNA靶基因表达，在人类疾病的发生发展过程中发挥重要作用。因此，circRNA可作为疾病的生物标志物，广泛用于疾病诊断。目前人们对circRNA的形成和特征已基本了解，但仍有许多生物学功能尚不清楚。有关circRNA的研究主要集中在其与疾病间的相关性方面，大量研究表明，circRNA可作为疾病的生物标志物，在癌症治疗及预后方面存在巨大的发展潜力，但对各种疾病的发生发展调控机制知之甚少，需进行深入探究。并且，circRNA还有许多尚未知悉的重要生物学功能，其在各研究领域均具有巨大的应用潜力。circRNA的研究是当前的一个研究热点问题，越来越多的实验证据表明，它们在染色体重组、转录激活、转录抑制、蛋白抑制和转录后本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种circRNA和疾病关联关系的高效预测方法，主要包括以下步骤：/n步骤1：从公开数据库CircR2Disease(网址：http：//bioinfo.snnu.edu.cn/CircR2Disease/)下载circRNA与疾病、基因关联关系数据库，得到circRNA-疾病关联关系数据库，获取circRNA-疾病关联矩阵A；从公开数据库circBase(网址：http：//www.circbase.org/)下载circRNA与序列信息数据库。通过上述数据库提供的信息分别计算出circRNA的高斯内核相似度矩阵CIS、基于基因的circRNA相似度矩阵CGS与基于序列的circRNA相...

【技术特征摘要】
1.一种circRNA和疾病关联关系的高效预测方法，主要包括以下步骤：
步骤1：从公开数据库CircR2Disease(网址：http：//bioinfo.snnu.edu.cn/CircR2Disease/)下载circRNA与疾病、基因关联关系数据库，得到circRNA-疾病关联关系数据库，获取circRNA-疾病关联矩阵A；从公开数据库circBase(网址：http：//www.circbase.org/)下载circRNA与序列信息数据库。通过上述数据库提供的信息分别计算出circRNA的高斯内核相似度矩阵CIS、基于基因的circRNA相似度矩阵CGS与基于序列的circRNA相似度矩阵CES；根据circRNA-疾病关联矩阵A，计算出疾病内核相似度矩阵DIS；从MeSH数据库(网址：http：//www.nlm.nih.gov/)下载疾病的描述信息，计算出疾病语义相似度矩阵DSS。
步骤2：利用circRNA相似度矩阵CIS、CGS、CES，整合后得到circRNA综合相似度矩阵CS；利用疾病相似度矩阵DSS和DIS整合得到疾病综合相似度矩阵DS。
步骤3：分别对circRNA综合相似度矩阵CS和疾病综合相似度矩阵DS采用重启随机游走算法(RandomWalkwithRestart，RWR)计算出circRNA与疾病的特征矩阵CRS、DRS。
步骤4：拼接矩阵CRS与A、拼接DRS与A，使用PCA进行特征提取，得到CF与DF。
步骤5：整合CS、DS、A矩阵得到异构邻接矩阵Acd，整合CF、DF矩阵得到异构特征矩阵CD。
步骤6：把异构邻接矩阵Acd和异构特征矩阵CD输入图卷积神经网络(GraphConvolutionalNetwork，GCN)进行特征学习与预测。
步骤7：使用5折交叉验证进行验证。
步骤1中计算circRNA-疾病关联关系网络中的关联矩阵A，circRNA的高斯内核相似度矩阵CIS、基于基因的circRNA相似度矩阵CGS、基于序列的circRNA相似度矩阵CES、疾病高斯内核相似度矩阵DIS、疾病语义相似度矩阵DSS，步骤如下：利用公开数据库CircR2Disease(网址：http：//bioinfo.snnu.edu.cn/CircR2Disease/)下载的已知circRNA-疾病关联关系，构建circRNA-疾病关联关系矩阵A。如果circRNA与疾病存在的关联，则A中对应的元素为1，否则为0；高斯相互作用内核可以用于测量生物分子之间的相似性，利用circRNA-疾病关联关系矩阵A，计算出CIS用于描述circRNA高斯内核相似性(GIP)信息；关联邻接矩阵Acg代表基因与circRNA之间的关联。如果基因靶标(基因)和circRNA有关联，则Acg的元素为1，否则为0。基因的高斯内核相似度矩阵GIS由关...

【专利技术属性】
技术研发人员：邝祝芳，马志豪，
申请(专利权)人：中南林业科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43