公开(公告)号：CN107862179A

公开(公告)日：2018-03-30

申请号：CN201711075296.3

申请日：2017-11-06

申请人： 中南大学

发明人： 王建新 ,  倪鹏 ,  严承 ,  李敏 ,  朱晓姝

IPC分类号： G06F19/24 ,  G06F19/20

CPC分类号： G06F19/24 ,  G06F19/20

摘要： 本发明公开了一种基于相似性和逻辑矩阵分解的miRNA-疾病关联关系预测方法，首先计算出疾病功能相似性和miRNA功能相似性；然后利用已知miRNA疾病关联关系构建疾病高斯核相似性和miRNA高斯核相似性；集成疾病功能相似性和高斯核相似性得到最终的疾病相似性，集成miRNA功能相似性和高斯核相似性得到最终的miRNA相似性。最后基于逻辑矩阵分解模型进行预测miRNA和疾病的潜在特征向量，并根据逻辑回归函数来计算miRNA和疾病对的关联关系分数。本发明也能够对全新miRNA的疾病关系进行预测，避免了生物化学实验室所消耗的人力物力财力准确性高。

公开(公告)号：CN110827921B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN201911097854.5

申请日：2019-11-12

申请人： 玉林师范学院 ,  中南大学

发明人： 朱晓姝 ,  彭小清 ,  李洪东 ,  王建新 ,  郭立渌 ,  李剑

IPC分类号： G16B30/00

摘要： 本发明公开了一种单细胞聚类方法、装置、电子设备及存储介质。在计算节点对之间基于距离信息的局部相似性基础上，构建全局特征空间。基于全局特征空间，使用多核学习方法，计算节点对之间的全局相似性。然后，扩展考虑节点对的所有二阶路径上的节点，加入更多相关节点信息，构建更有效的全局相似性计算方法。最后，通过根据节点度大小对节点排序，决定节点初始加入社团顺序，从而改进Louvain社团检测方法，并使用该方法进行聚类。本发明简单有效，通过与其他方法比较，以及在公用单细胞转录组测序数据集上测试表明，该发明在单细胞转录组测序数据聚类方面有较好的预测性能。

公开(公告)号：CN110827921A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201911097854.5

申请日：2019-11-12

申请人： 玉林师范学院 ,  中南大学

发明人： 朱晓姝 ,  彭小清 ,  李洪东 ,  王建新 ,  郭立渌 ,  李剑

IPC分类号： G16B30/00

摘要： 本发明公开了一种单细胞聚类方法、装置、电子设备及存储介质。在计算节点对之间基于距离信息的局部相似性基础上，构建全局特征空间。基于全局特征空间，使用多核学习方法，计算节点对之间的全局相似性。然后，扩展考虑节点对的所有二阶路径上的节点，加入更多相关节点信息，构建更有效的全局相似性计算方法。最后，通过根据节点度大小对节点排序，决定节点初始加入社团顺序，从而改进Louvain社团检测方法，并使用该方法进行聚类。本发明简单有效，通过与其他方法比较，以及在公用单细胞转录组测序数据集上测试表明，该发明在单细胞转录组测序数据聚类方面有较好的预测性能。