公开(公告)号：CN108614955A

公开(公告)日：2018-10-02

申请号：CN201810416970.8

申请日：2018-05-04

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李瑛 ,  梁艳春 ,  韩斯禹 ,  杜伟 ,  张禹 ,  张慧

IPC: G06F19/20

Abstract: 本发明是一种新型的lncRNA鉴定方法。本发明提出了基于对数度量，多尺度二级结构，电子-离子互作赝势的三种新型特征设计提取方式，并进而利用机器学习算法构建分类器。对数度量特征可大幅降低基于序列组成特征的维数，在保证高准确度的同时提升模型的效率；多尺度二级结构特征则可在结构层面挖掘更加保守的特征；电子-离子互作赝势通过序列理化特征进一步提升本发明的跨物种稳定性。经实验验证，本发明针对人类数据集准确度高达97.28％，针对小鼠数据集准确度达93.47％，且本发明仅需56.01秒即可完成5000条序列的预测。相比其他算法，本发明有着更良好的准确度与效率，也具有更优秀的容错性与跨物种稳定性。

公开(公告)号：CN106295246A

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201610639453.8

申请日：2016-08-07

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李瑛 ,  何叶 ,  梁艳春 ,  张禹 ,  苏静 ,  韩斯禹

IPC: G06F19/18 ,  G06F19/20 ,  G06F19/24

CPC classification number: G06F19/18 ,  G06F19/20 ,  G06F19/24

Abstract: 本文是找到与肿瘤相关的lncRNA并预测其功能。我们把lncRNA在肿瘤中的差异表达作为诊断的参考，找出lncRNA与肿瘤之间的关系。第一步，从GEO数据库中下载数据，对其处理后得到外显子和部分lncRNA的表达数据。第二步，对处理好的表达数据进行差异表达分析。第三步，对差异表达的lncRNA分析与它共表达且差异的编码基因和lncRNA。第四步，将编码基因进行探针平台注释。第五步，对差异表达lncRNA进一步筛选，选出最显著差异的lncRNA。第六步，进行富集分析，得到GO BP过程和pathway。通过编码基因所涉及的生物过程来推测lncRNA的功能。第七步，对上一步得到的公共编码基因，分析是否可入血液、唾液和尿液，对可以进入的基因进行分析，这些基因和lncRNA就可以作为癌症的一个潜在的预测标记。