申请/专利权人：中南大学

申请日：2021-02-02

公开（公告）日：2023-09-22

公开（公告）号：CN112820347B

主分类号：G16B20/00

分类号：G16B20/00;G16B40/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.09.22#授权;2021.06.04#实质审查的生效;2021.05.18#公开

摘要：本发明公开了一种基于多重蛋白质网络脉冲动力学过程的疾病基因预测方法，该预测方法主要包括以下步骤：一、构建标准化的多重蛋白质网络；二、构建多重蛋白质网络脉冲动力学模型；三、提取多重蛋白质网络脉冲动力学特征；四、融合多重蛋白质网络节点的脉冲动力学特征以通过排序对疾病基因进行预测。本发明的预测方法能够更有效地融合多类型的蛋白质网络，挖掘多源蛋白质网络中的隐含特征，从而提升疾病基因鉴别的能力，且计算量小，适于通过软件实现生物信息大数据的分析。

主权项：1.一种基于多重蛋白质网络脉冲动力学过程的疾病基因预测方法，其特征在于，该预测方法包括以下步骤：步骤1：在进行生物数据预处理后，通过将多个不同类型的蛋白质网络中对应相同蛋白质的节点连接，构建多重蛋白质网络，实现多网络融合，通过计算网络节点平均度对多重蛋白质网络的边权重进行标准化处理；步骤2：通过在步骤1中所述的多重蛋白质网络各网络层的种子节点上施加周期性脉冲信号，激发多重蛋白质网络脉冲动力学过程，计算多重蛋白质网络节点的脉冲响应曲线，挖掘网络节点的隐含特征；步骤3：通过计算多重蛋白质网络节点对脉冲信号的动力学特征获得网络节点与种子节点之间的关联强度；步骤4：基于步骤3中的所述动力学特征，通过计算多重蛋白质网络各网络层中对应相同蛋白质的节点排位值的几何平均的倒数，得到综合的蛋白质评分；通过计算蛋白质综合得分的降序排列来甄别疾病基因。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 一种基于多重蛋白质网络脉冲动力学过程的疾病基因预测方法

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