[发明专利]基于朴素贝叶斯的LncRNA与疾病的关联关系预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于朴素贝叶斯的LncRNA与疾病的关联关系预测方法，包括：根据已知的MiRNA与疾病关联关系、MiRNA与LncRNA关联关系以及LncRNA与疾病关联关系的数据集构建基于三者关联关系的复杂网络；在复杂网络中找出LncRNA节点与疾病节点的共同邻居节点；基于朴素贝叶斯的概率模型计算有共同邻居节点的LncRNA节点与疾病节点相连的概率，得到LncRNA节点与疾病节点对的相似度值。本发明整合多个数据库的多个关联关系，从而在构建的复杂网络中给待预测的LncRNA节点与疾病节点建立了更多的连接，从而提高LncRNA与疾病关联关系的预测效果。

技术领域

本发明涉及生物信息学中的关联预测领域，尤其涉及基于朴素贝叶斯的LncRNA(Long Noncoding RNA，长链非编码RNA)与疾病的关联关系预测方法及系统。

背景技术

人类基因组中仅有1.5％左右是负责蛋白质编码的基因，这意味着超过98％的人类基因组不编码蛋白质序列。研究发现LncRNA在人类的生理变化以及各种复杂人类疾病(肺癌、结肠癌、阿尔茨海默氏症的疾病等)产生中扮演了重要的角色，例如基因组的印记、细胞分化变异、免疫应对、肿瘤发生等。特别地，基于生物学方面的各种关联数据集开发出合适的计算模型去预测LncRNA与疾病之间关联关系具有十分重要的理论价值和现实意义。近年来越来越多的计算模型被成功的应用于预测与疾病相关联LncRNA，能够有效地促进人们对复杂疾病基础层面的认识。

而在LncRNA与疾病关联关系的预测研究，大部分都依赖于已知的LncRNA与疾病的关联关系，且采用生物实验方法预测有许多瓶颈，如实验周期漫长，设备要求高、成本高等，这对研究者工作者想要在短时间内获得实验结果造成了障碍。因此本发明从多个数据集整理多个关联关系去预测LncRNA与疾病的关联关系，而MiRNA与疾病、基因与疾病的关联关系研究已经非常成熟，所以通过整合MiRNA(MicroRNA，微小核糖核酸)与疾病的关联关系、基因与疾病的关联关系对LncRNA与疾病的关联关系预测是十分必要的。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于朴素贝叶斯的LncRNA与疾病的关联关系预测方法及系统，以解决生物实验方法预测LncRNA与疾病关联关系实验周期漫长、设备要求高以及成本高的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于朴素贝叶斯的LncRNA与疾病的关联关系预测方法，包括以下步骤：

S1：根据已知的MiRNA与疾病关联关系、MiRNA与LncRNA关联关系以及LncRNA与疾病关联关系的数据集构建基于三者关联关系的复杂网络；

S3：在复杂网络中找出LncRNA节点与疾病节点的共同邻居节点；

S4：基于朴素贝叶斯的概率模型计算有共同邻居节点的LncRNA节点与疾病节点相连的概率，得到LncRNA节点与疾病节点对的相似度值。

作为本发明的方法的进一步改进：

步骤S1包括以下步骤：

S101：从已知数据库中下载：MiRNA与疾病关联关系和MiRNA与LncRNA关联关系；

S102：筛选出MiRNA与疾病关联关系和MiRNA与LncRNA关联关系中的共有MiRNA集，提取出共有MiRNA与疾病关联关系和共有MiRNA与LncRNA关联关系；

S103：将共有MiRNA集、共有MiRNA与疾病关联关系和共有MiRNA与LncRNA关联关系三者固定的第一LncRNA与疾病关联关系，与已知数据库中的第二LncRNA与疾病关联关系进行筛选比对，筛选得到第三LncRNA与疾病关联关系；

S104：根据第三LncRNA-疾病关联关系、共有MiRNA与LncRNA关联关系、共有MiRNA与疾病关联关系将LncRNA节点、共有MiRNA节点和疾病节点在网络中连线，构建基于三者关联关系的复杂网络。