申请/专利权人：齐齐哈尔大学

申请日：2023-03-24

公开（公告）日：2023-07-07

公开（公告）号：CN116403636A

主分类号：G16B5/00

分类号：G16B5/00;G16B40/00;G06F18/25;G06F18/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.07.25#实质审查的生效;2023.07.07#公开

摘要：本发明公开了一种CircRNA‑disease‑miRNA关联预测方法，所述方法包括如下步骤：一、构建circRNA‑disease‑miRNA三分网络；二、计算circRNA‑circRNA相似性矩阵；三、计算disease‑disease相似性矩阵；四、计算孤立节点相似度并加入到三分网络中，推断孤立节点与疾病潜在关系；五、为circRNA‑disease‑miRNA分配资源，得到circRNA‑disease权重矩阵、miRNA‑disease权重矩阵；六、对circRNA‑disease权重矩阵和miRNA‑disease权重矩阵进行加权计算，得到circRNA‑disease资源评分矩阵。该方法基于三分网络和融合相似性来预测circRNA‑disease‑miRNA关联信息，通过多方面数据关系、融合相似性和资源分配揭示了隐藏在数据之下的未知关联关系。

主权项：1.一种CircRNA-disease-miRNA关联预测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一、通过已知的circRNA-disease关联数据集、miRNA-disease关联数据集构建circRNA-disease邻接矩阵ACD、miRNA-disease邻接矩阵AMID；通过ACD和AMID构建circRNA-disease-miRNA构成的三分网络；步骤二、通过融合相似性计算得到circRNA-circRNA相似性矩阵SC；步骤三、通过融合相似性计算得到disease-disease相似性矩阵SD；步骤四、利用circRNA-circRNA相似性或disease-disease相似性与交互轮廓向量计算孤立节点相似度并加入到circRNA-disease-miRNA三分网络中，推断孤立节点与疾病潜在关系；步骤五、通过概率传播机制分配算法为circRNA-disease-miRNA分配资源，得到circRNA-disease权重矩阵WCD、miRNA-disease权重矩阵WMID；步骤六、对circRNA-disease权重矩阵WCD和miRNA-disease权重矩阵WMID进行加权计算，得到circRNA-disease资源评分矩阵Rscore。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 齐齐哈尔大学 一种CircRNA-disease-miRNA关联预测方法

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