一種利用miRNA數據進行疾病預測模形構建的方法

2023-10-08 18:18:44 2

專利名稱：一種利用miRNA數據進行疾病預測模形構建的方法
技術領域：
本發明屬於生物技術領域，涉及到miRNA數據及構建疾病預測模型兩個方面。
背景技術：
miRNA或稱為MicroRNA，即微小核糖核酸，是一類由內源基因編碼的長度約為22 個核苷酸的非編碼單鏈RNA(核糖核酸)分子，在動物和植物中廣泛表達。miRNA的大小約為21-23個鹼基，已經被鑑別的miRNA大多是由具有髮夾結構的約70-90個鹼基大小的單鏈RNA前體經過Dicer (核糖核酸酶III的一種)酶加工後生成，有5』磷酸基和3』羥基， 定位於RNA前體的3』端或者5』端，廣泛存在於高等生物細胞中。因之具有破壞目標特異性基因的轉錄產物或者誘導翻譯抑制的功能，miRNA被認為在調控發育過程中有重要作用。miRNA的作用機理區別於一般的mRNA(信使核糖核酸)降解機制。成熟的miRNA 被引導進入沉默複合體(RISC)中，單鏈的miRNA已不完全互補的方式結合到mRNA的結合位點上，通過鹼基的互補配對，抑制蛋白質的翻譯，從而調控基因表達。這種機制的miRNA 結合位點通常在mRNA的3』端非編碼區段。miRNA作為一種參與調控基因表達的分子，廣泛作用於真核生物的生理、生化作用過程中，這些miRNAs調節了細胞生長，組織分化，因而與生命過程中發育、疾病有關。研究者們通過對基因組上miRNA的位點分析，顯示其在發育和疾病中起了非常重要的作用。一系列的研究表明miRNAs在細胞生長和凋亡，血細胞分化，同源異形盒基因調節，神經元的極性，胰島素分泌，大腦形態形成，心臟發生，胚胎後期發育等過程中發揮重要作用，其生物及醫學上的研究意義十分重要，對於新的miRNA基因的分析，可能發現新的參與器官形成、 胚胎發育和生長的調節因子，促進對癌症等人類疾病發病機制的理解。本發明設計了一種利用miRNA數據進行疾病預測模型構建的方法，通過對miRNA 數據生物信息的分析及提取，為構建疾病模型等醫學研究提供信息參考。

發明內容
本發明所述的一種利用miRNA數據進行疾病預測模形構建的方法，主要包括如下幾個步驟步驟一、原始數據信息分析。步驟二、構建DLDA分類器。步驟三、記性LOOV性能評估。步驟四、構建疾病預測模型。


圖1、本發明所述一種利用miRNA數據進行疾病預測模形構建方法的實施流程圖。
具體實施方式
以下為本方法實施的具體步驟步驟一、原始數據信息分析。這裡的原始數據來源於目標疾病的miRNA差異表達數據，將miRNA差異表達數據分為TAD和NA兩個不同分組，差異篩選參數設置為fold change > 2, P < . 01, FDR < . 05。步驟二、對步驟一中TAD和NA兩個分組構建DLDA(diagonal Iineardiscriminant analysis，對角線性判別式分析)分類器，利用MATLAB(—款實用的數據分析軟體， http//www. mathworks. com/)W^if X^H (Statisticaltoolbox)中的一fMl^! classify進行分類處理。步驟三、對步驟二中分類器處理結果，採用LOOV (leave one out crossvalidation，棄一法交叉驗證)進行性能評估，可獲得分類器的正確率、敏感度、特異性等數據。步驟四、本方法適用於各類疾病預測的研究中，針對某種疾病的特徵性miRNA差異表達現象，通過上述幾個步驟，構建分類器模型，可用於對該種疾病的預測。以上是對本發明的描述而非限定，基於本發明思想的其它實施方式，均在本發明的保護範圍之中。
權利要求
1.本發明所述的一種利用miRNA數據進行疾病預測模形構建的方法，適用於基於 miRNA差異表達數據的疾病預測模型的構建，包括以下幾步特徵 步驟一、原始數據信息分析。 步驟二、構建DLDA分類器。 步驟三、記性LOOV性能評估。 步驟四、構建疾病預測模型。
全文摘要
本發明設計了一種利用miRNA數據進行疾病預測模形構建的方法，其主要幾個步驟為步驟一、原始數據信息分析；步驟二、構建DLDA分類器；步驟三、記性LOOV性能評估；步驟四、構建疾病預測模型；適用於基於miRNA差異表達數據的各類疾病預測模型的構建。
文檔編號G06F19/12GK102324000SQ201010545328
公開日2012年1月18日 申請日期2010年11月15日 優先權日2010年11月15日
發明者曾華宗 申請人:上海聚類生物科技有限公司