基于图隐式非线性扩散和相似性预测miRNA-疾病关联性方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于图隐式非线性扩散和相似性预测miRNA

【技术实现步骤摘要】
基于图隐式非线性扩散和相似性预测miRNA
‑
疾病关联性方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及生物信息
，特别涉及一种基于图隐式非线性扩散和相似性预测miRNA
‑
疾病关联性方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]miRNA是一类内源性的非编码单链RNA，通过剪切或抑制翻译来调控生物过程。自第一个miRNA被发现以来，大量的证据和实验表明，miRNA在许多生物调控过程中起着至关重要的作用，如病毒防御、造血、细胞增殖等。miRNA的突变和紊乱可能会影响这些细胞生物学过程，进而导致疾病的发生。因此，发现miRNA与疾病之间的关系对于医学研究者更深入地了解疾病复杂的病理过程至关重要。在传统的预测方法中，是通过生物实验推断miRNA与疾病之间的相关性，其存在着设备要求特殊、操作复杂、实验周期长和高花费等缺点，所以可以设计一个高效准确的计算方法可以为生物实验提供指导，使得发现miRNA
‑
疾病关联关系更有效率。
[0003]例如Li等人2020年在《Briefings in Bi本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图隐式非线性扩散和相似性预测miRNA
‑
疾病关联性方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，构建miRNA
‑
疾病关联矩阵并转化为miRNA
‑
疾病关联网络，利用miRNA和疾病的多源信息构建miRNA集成相似性矩阵和疾病集成相似性矩阵，并将miRNA集成相似性矩阵和疾病集成相似性矩阵分别与miRNA
‑
疾病关联矩阵拼接构成miRNA和疾病的初始特征矩阵；步骤S2，利用基于非线性扩散的图神经网络模型从miRNA
‑
疾病关联网络学习miRNA和疾病的嵌入特征；步骤S3，将步骤S2的miRNA和疾病的嵌入特征分别与步骤S1中相对应的初始特征矩阵进行集成，得到miRNA和疾病的最终嵌入特征，将要预测的miRNA和疾病对的miRNA和疾病的最终嵌入特征拼接得到miRNA
‑
疾病对特征，并利用多层感知机预测miRNA和疾病之间的关联性。2.根据权利要求1所述的基于图隐式非线性扩散和相似性预测miRNA
‑
疾病关联性方法，其特征在于，步骤S1中，从HMDD v2.0数据库下载人类已知的miRNA与疾病相关联的数据，构建miRNA
‑
疾病关联矩阵并转化为miRNA
‑
疾病关联网络。3.根据权利要求1所述的基于图隐式非线性扩散和相似性预测miRNA
‑
疾病关联性方法，其特征在于，步骤S1中，利用miRNA功能相似性和miRNA高斯相互作用轮廓核相似性构建miRNA集成相似性矩阵；并利用疾病功能相似性和疾病高斯相互作用轮廓核相似性构建疾病集成相似性矩阵。4.根据权利要求3所述的基于图隐式非线性扩散和相似性预测miRNA
‑
疾病关联性方法，其特征在于，构建miRNA集成相似性矩阵，包括如下步骤：步骤S11a，计算miRNA功能相似性，包括如下步骤：步骤S111a，从HumanNet获取基因功能相互作用网络，其包含了基因之间功能链接概率LLS；步骤S112a，通过对LLS最小
‑
最大归一化得到基因之间的相似性LLS
N
，基因相似度定义如下：其中S
HumanNet
表示HumanNet中所有的链接，e(g
i
,g
j
)表示基因g
i
和g
j
基因之间的边；步骤S113a，计算一个基因g
s
和一组基因GS＝{g
s1
,g
s2
...g
sk
}之间的相似性；公式如下：步骤S114a，计算miRNAm
i
和m
j
之间的功能相似性，并得到miRNA功能相似性矩阵MS∈R
M
×
M
，M为miRNA的个数；公式如下：其中G
i
和G
j
分别代表与miRNA m
i
和m
j
相关的相应基因集，其从miRTarBase数据库获取；
步骤S12a，计算miRNAm
i
和m
j
之间的高斯相互作用轮廓核相似性，并得到miRNA高斯相互作用轮廓核相似性矩阵GM∈R
M
×
M
；公式如下：GM(m
i
,m
j
)＝exp(
‑
γ
m
||IP(m
i
)
‑
IP(m
j
)||2)，其中IP(m
i
)表示miRNA
‑
疾病关联矩阵中miRNA m
i
对应的行，参数γ
m
用来控制核带宽；参数γ
’
m
是通过所有疾病与miRNA之间的平均相关数来测量的，值为1；N
m
表示miRNA
‑
疾病关联矩阵中miRNA的数量；步骤S13a，将miRNA高斯相互作用轮廓核相似性纳入miRNA功能相似性矩阵中，从而计算出miRNAm
i
和m
j
之间的集成相似性，并得到miRNA集成相似性矩阵IM∈R
M
×
M
，计算公式如下：5.根据权利要求3所述的基于图隐式非线性扩散和相似性预测miRNA
‑
疾病关联性方法，其特征在于，构建疾病集成相似性矩阵，包括如下步骤：步骤S11b，计算疾病功能相似性，包括如下步骤：步骤S111b，从HumanNet获取基因功能相互作用网络，其包含了基因之间功能链接概率LLS；步骤S112b，通过对LLS最小
‑
最大归一化得到基因之间的相似性LLS
N
，基因相似度定义如下：其中S
HumanNet
表示HumanNet中所有的链接，e(g<...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄辛迪，储爽，严承，
申请(专利权)人：湖南中医药大学，
类型：发明
国别省市：