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摘要
越来越多的研究表明,长非编码RNA(long non-coding RNA, lncRNA)在许多生物过程中具有重要的功能,而这些长非编码RNA的变异或功能失调会导致一些复杂疾病的发生.通过生物信息学方法预测潜在的长非编码RNA-疾病关联关系,对于致病机理的探索以及疾病诊断、治疗、预后和预防都具有重要的意义.基于疾病基因关联关系的异质信息网络,研究者使用了一种相关性计算法方法——HeteSim来计算疾病基因之间的相关性,进而预测致病基因.使用的方法基于路径约束,具有可扩展性,算法效率高,留一交叉验证实验表明该方法的预测结果优于其他方法.将其应用在卵巢癌和胃癌的预测分析中,相关文献表明,所提方法的预测结果已被生物实验等验证,再次表明该方法的有效性.
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