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基于网络间随机游走算法的lncRNA与疾病关系预测
基于网络间随机游走算法的lncRNA与疾病关系预测
摘要：
近年来，长链非编码RNA（lncRNA）在调控基因表达和疾病发生中的重要性越来越被广泛认识。研究人员发现，lncRNA参与了许多生物学过程以及多种疾病的发生发展。因此，准确预测lncRNA与疾病之间的关系具有重要的临床意义。本文提出了一种基于网络间随机游走算法的方法用于预测lncRNA与疾病的关系。该方法利用网络结构信息和lncRNA与疾病的已知关系，通过随机游走过程挖掘lncRNA与疾病之间的潜在联系。实验结果表明，该方法能够有效地预测lncRNA与疾病之间的关系，对于深入理解lncRNA在疾病中的功能和机制具有重要意义。
关键词：长链非编码RNA，疾病关系预测，网络间随机游走算法
引言：
长链非编码RNA（lncRNA）是一类长度大于200个核苷酸、不能编码蛋白质的RNA分子。lncRNA在细胞内的功能非常多样，它们参与了基因表达调控、染色质重塑、RNA的修饰和剪接等过程。研究人员发现，lncRNA在多种疾病的发生和发展中起到了重要的作用，如癌症、心脏病和神经系统疾病等。因此，准确预测lncRNA与疾病的关系对于深入理解疾病的发生机制、发展新的治疗策略具有重要意义。
近年来，许多方法被提出来预测lncRNA与疾病的关系。其中，基于网络间随机游走算法的方法受到了广泛的关注。随机游走算法是一种在网络上进行的随机跳转过程，通过模拟随机游走的过程，可以挖掘网络中节点之间的关系。在预测lncRNA与疾病关系中，可以将lncRNA和疾病看作网络的节点，利用已知的lncRNA-疾病关系构建一个网络，然后通过随机游走算法来预测未知的lncRNA-疾病关系。这种方法不仅能够将lncRNA与疾病之间的潜在联系挖掘出来，还可以发现一些具有重要功能的lncRNA，为疾病的诊断和治疗提供新的线索。
方法：
本文提出了一种基于网络间随机游走算法的方法用于预测lncRNA与疾病的关系。具体步骤如下：
1.构建lncRNA-疾病网络：从公共数据库中获取已知的lncRNA与疾病关系数据，将其构建成一个lncRNA-疾病网络，其中lncRNA和疾病作为网络的节点，已知的lncRNA-疾病关系作为网络的边。
2.随机游走过程：通过随机游走算法，在lncRNA-疾病网络上进行随机跳转。假设一个游走者从某个节点开始，在每一步中，它以一定的概率选择跳转到与当前节点相连接的节点上，并根据这个概率进行更新。通过多次随机游走，我们可以获得一个游走矩阵，矩阵中的每个值代表了从节点i到节点j的概率。
3.预测lncRNA-疾病关系：利用游走矩阵，可以预测任意两个lncRNA和疾病之间的潜在关系。预测的方法可以是基于矩阵的相似性计算或者基于机器学习算法来进行分类预测。
实验结果：
本文将该方法应用于已知的lncRNA-疾病关系数据，预测了一些未知的lncRNA-疾病关系。实验结果表明，该方法在预测lncRNA与疾病之间的关系上具有较高的准确性和稳定性。通过对一些已知关系的预测结果的验证，表明该方法能够挖掘出潜在的lncRNA-疾病关系，并且能够发现一些具有重要功能的lncRNA。这些结果为深入研究和理解lncRNA在疾病中的功能和机制提供了重要的线索。
结论：
本文提出了一种基于网络间随机游走算法的方法用于预测lncRNA与疾病的关系。通过构建lncRNA-疾病网络和随机游走过程，可以挖掘出lncRNA与疾病之间的潜在联系，并预测未知的lncRNA-疾病关系。实验结果表明，该方法在预测lncRNA与疾病关系上具有较高的准确性和稳定性，对于深入理解lncRNA在疾病中的功能和机制具有重要意义。随着相关研究的不断深入，该方法有望为疾病的诊断和治疗提供新的线索和策略。
参考文献：
1.MaL,TianD,ZhangXY,etal.Predictionoflongnon-codingRNAanddiseaseassociationusingnetworkFeatureClustering[J].Computersinbiologyandmedicine,2018,95:36-43.
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