[发明专利]一种预测LncRNA和环境因素关联关系的方法

权利要求书

1.一种预测LncRNA和环境因素关联关系的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、根据已知的LncRNA-环境因素关联关系网络的邻接矩阵，分别计算出LncRNA的高斯相互作用属性核相似矩阵KL和环境因素的高斯相互作用属性核相似矩阵KE；

为了提高LncRNA相关的预测精度，将得到的LncRNA相似信息进行logistic函数转换，经过转换得到的LncRNA相似信息记为SL：

其中，c＝-15，d＝log(9999)；KL(l_i,l_j)为一对LncRNA，即LncRNAl_i和LncRNAl_j之间的高斯相互作用属性核相似性；

根据环境因素的化学性质构造环境因素之间的化学结构相似性矩阵E，E的第i行、第j列元素E(i,j)表示环境因素i和j之间的化学结构相似性分数，通过环境因素之间的化学结构相似性矩阵E和高斯相互作用属性核相似矩阵KE，构建环境因素相似矩阵SE；

使用拉普拉斯算子将SL和SE进行归一化，公式如下：

其中，DL和DE是对角矩阵；

S2、把LncRNA的高斯相互作用属性核相似矩阵KL和环境因素的高斯相互作用属性核相似矩阵KE通过拉普拉斯算子进行归一化；

S3、在LncRNA空间和环境因素空间中分别定义成本函数，通过最小化该成本函数，分别得到LncRNA空间和环境因素空间的最优分类器；

S4、将步骤S3得到的两种最优分类器转化为统一空间的分类器，用于计算LncRNA-环境因素关联关系的概率，根据概率对LncRNA-环境因素关联关系进行排名，概率值越高说明该LncRNA-环境因素的关联关系越强。

2.根据权利要求1所述的一种预测LncRNA和环境因素关联关系的方法，其特征在于，步骤S1的具体过程为：基于功能相似的LncRNA与相似的环境因素之间具有关联关系的假设，利用已知的LncRNA-环境因素关联关系网络，构建LncRNA的高斯相互作用属性核相似矩阵KL，首先，每一个LncRNA的IP表示在已知的LncRNA-环境因素关联关系网络中的一个二进制向量编码，‘1’代表存在关联关系，‘0’代表不存在关联关系，对于一个给定的LncRNAl_i，它的IP(l_i)被定义为LncRNA-环境因素关联关系的邻接矩阵A的第i列，如果已知LncRNAl_i和环境因素e_j之间存在关联，则A(l_i,e_j)为1，否则为0；然后，计算每个LncRNA对，即LncRNAl_i和LncRNAl_j之间的高斯相互作用属性核相似性：

其中，γ_l用于控制高斯相互作用属性核相似性的频宽，它表示基于新的频宽参数γ′_l的正规化的高斯相互作用属性核相似性频宽，γ′_l取值为1；nl表示LncRNA的数量；KL表示LncRNA的高斯相互作用属性核相似矩阵，元素KL(l_i,l_j)表示LncRNAl_i和LncRNAl_j的高斯相互作用属性核相似性；对于一个给定的LncRNAl_j，IP(l_j)为LncRNA-环境因素关联关系的邻接矩阵A的第j列；

同样地，基于功能相似的LncRNA与相似的环境因素之间具有关联关系的假设，利用已知的LncRNA-环境因素关联关系网络，构建环境因素的高斯相互作用属性核相似矩阵KE：

KE(e_i,e_j)＝exp(-γ_e‖IP(e_i)-IP(e_j)‖²)

其中，γ_e表示基于新频宽参数γ′_e的正规化的高斯相互作用核相似性频宽；ne表示环境因素的数量；KE表示环境因素的高斯相互作用属性核相似矩阵，元素KE(e_i，e_j)表示环境因素e_i和环境因素e_j的高斯相互作用属性核相似性。