[发明专利]一种基于投影邻域非负矩阵分解的lncRNA蛋白质关联预测方法有效
| 申请号： | 201910664021.6 | 申请日： | 2019-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN110491443B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 蒋兴鹏;马英钧;吴倩 | 申请（专利权）人： | 华中师范大学 |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00;G16B30/00;G06F17/16;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430079 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于投影邻域非负矩阵分解的lncRNA蛋白质关联预测方法，首先，根据lncRNA序列、lncRNA表达谱数据、蛋白质序列、蛋白质的GO功能注释数据以及lncRNA和蛋白质的交互网络，计算得到多种lncRNA特征、蛋白质特征、lncRNA相似矩阵和蛋白质相似矩阵。其次，将多种lncRNA相似网络进行融合得到整合的lncRNA相似网络，将多种蛋白质相似网络进行融合得到整合的蛋白质相似网络。最后，结合整合的lncRNA(蛋白质)相似网络和多种lncRNA(蛋白质)特征，提出了一种特征投影的邻域非负矩阵分解算法来预测lncRNA蛋白质的潜在交互。本发明不仅能准确的预测新的lncRNA蛋白质交互，同时还可以预测没有关联任何lncRNA(蛋白质)的新的蛋白质(lncRNA)，有效的避免了生物化学实验导致的高人力物力消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 投影 邻域 矩阵 分解 lncrna 蛋白质 关联 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于投影邻域非负矩阵分解的lncRNA蛋白质关联预测方法，其特征在于，包括：/n步骤S1：获取已知的lncRNA序列、lncRNA表达谱数据、蛋白质序列、蛋白质DO功能注释以及lncRNA和蛋白质的关联矩阵；/n步骤S2：根据已知的lncRNA序列、lncRNA表达谱数据、蛋白质序列、蛋白质DO功能注释以及lncRNA和蛋白质的关联矩阵，计算多种lncRNA特征矩阵、蛋白质特征矩阵、lncRNA相似矩阵和蛋白质相似矩阵，并对已知的lncRNA和蛋白质的关联矩阵进行补全，其中，lncRNA特征矩阵用以表示lncRNA的特征，蛋白质特征矩阵用以表示蛋白质的特征，lncRNA相似矩阵用以表示lncRNA的相似性，蛋白质相似矩阵用以表示蛋白质的相似性；/n步骤S3：将多种lncRNA相似矩阵进行融合，获得融合后的lncRNA相似矩阵，将多种蛋白质相似矩阵进行融合，获得融合后的蛋白质相似矩阵；/n步骤S4：分别计算融合后的lncRNA相似矩阵的第一邻域相似矩阵以及融合后的蛋白质相似矩阵的第二邻域相似矩阵，其中，第一邻域相似矩阵用以表示符合预设条件的lncRNA的相似性，第二邻域相似矩阵用以表示符合预设条件的蛋白质的相似性；/n步骤S5：结合补全后的lncRNA和蛋白质的关联矩阵、多种lncRNA特征矩阵、多种蛋白质特征矩阵、第一邻域相似矩阵以及第二邻域相似矩阵，利用特征投影的邻域非负矩阵分解算法来计算获得lncRNA的第一潜在子空间特征矩阵和蛋白质的第二潜在子空间特征矩阵；/n步骤S6：基于第一潜在子空间特征矩阵和第二潜在子空间特征矩阵，计算lncRNA和蛋白质的关联性。/n
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