[发明专利]一种基于回归的性能优异的疾病和miRNA关联预测方法在审
| 申请号： | 202111387787.8 | 申请日： | 2021-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN114171124A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 王树林;陈嘉 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G16B40/20 | 分类号： | G16B40/20;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410082 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及生物信息学中的数据挖掘领域，具体涉及一种基于回归的性能优异的miRNA与疾病关联预测方法。其发明内容主要包括：(1)数据集的收集和处理；(2)构建疾病语义相似性矩阵SS、miRNA功能相似性矩阵FS、疾病/miRNA高斯相互作用轮廓核相似性矩阵KD和KM以及疾病/miRNA综合相似性矩阵SD和SM；(3)利用嵌入层的概念，利用回归模型训练嵌入层，将一种疾病/miRNA映射成一个特征向量；(4)利用k均值聚类挑选负样本；(5)构建BP神经网络并训练；(6)利用训练好的BP神经网络做预测；(7)利用dbDEMC数据库验证预测结果的准确性。和现有的技术相比，本发明提供了一种基于回归提取特征向量，并用k均值聚类提取负样本以识别未知的疾病‑miRNA关联，具有更强的鲁棒性。本发明的方法可行且有效，在预测miRNA与疾病关联方方面能取得良好的效果，对于疾病/miRNA特征向量的提取的发展具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 回归 性能 优异 疾病 mirna 关联 预测 方法 | ||
【主权项】：
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