一种基于元路径嵌入的miRNA-疾病关联预测模型构建方法技术

本发明专利技术属于生物医学相关技术领域，具体涉及一种基于元路径嵌入的miRNA‑疾病关联预测方法，包括：基于miRNA和疾病关联数据库，将其中的miRNA和疾病均作为网络中的节点，将已知相关联的miRNA和疾病节点连线作为网络中的边，且区分miRNA、疾病两类节点的类型，构建miRNA‑疾病异构网络；采用预设的元路径，以网络中的每个节点为起始节点，引导随机游走，生成该节点对应的一系列游走节点序列；利用异构Skip‑gram，基于所有游走节点序列，提取得到数据库中每个miRNA和疾病的特征嵌入；采用miRNA和疾病所对应的特征嵌入构建二分类的训练样本集，训练分类器，得到miRNA‑疾病关联预测模型。本发明专利技术能提高miRNA和疾病关联精确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生物医学相关，更具体地，涉及一种基于元路径嵌入的mirna-疾病关联预测模型构建方法。

技术介绍

1、mirna是一类小非编码rna分子，通过诱导mrna裂解和降解、翻译抑制或其他形态控制机制来抑制靶基因的表达(bartel d p.micrornas:genomics,biogenesis,mechanism,and function[j].cell,2004,116(2):281-297.)。近年来，许多研究表明mirna与许多重要的生物过程相关(gao p,wong c c l,tung e k k,et al.deregulation ofmicrorna expression occurs early and accumulates in early stages of hbv-associated multistep hepatocarcinogenesis[j].journal of hepatology,2011,54(6):1177-1184.)。因此，发现更多mirna与疾病相关的信息可以更深入地了解疾病的分子机制，预测潜本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于元路径嵌入的miRNA-疾病关联预测模型构建方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的miRNA-疾病关联预测模型构建方法，其特征在于，所述元路径为：疾病→miRNA→疾病。

3.如权利要求1所述的miRNA-疾病关联预测模型构建方法，其特征在于，所述分类器为XGBoost分类器。

4.如权利要求3所述的miRNA-疾病关联预测模型构建方法，其特征在于，所述XGBoost分类器是通过集成学习的方式训练得到。

5.如权利要求1所述的miRNA-疾病关联预测模型构建方法，其特征在于，所述训练样本集包括：p>

6.一种m...

【技术特征摘要】

1.一种基于元路径嵌入的mirna-疾病关联预测模型构建方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的mirna-疾病关联预测模型构建方法，其特征在于，所述元路径为：疾病→mirna→疾病。

3.如权利要求1所述的mirna-疾病关联预测模型构建方法，其特征在于，所述分类器为xgboost分类器。

4.如权利要求3所述的mirna-疾病关联预测模型构建方法，其特征在于，所述xgboost分类器是通过集成学习的方式训练得到。

5.如权利要求1所述的mirna-疾病关联预测模型构建方法，其特征在于，所述训练样本集包括：

6.一种mirna-疾病关联预测方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘雪明，王磊，黄思罗，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：