公开(公告)号：CN108537005B

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201810288364.2

申请日：2018-04-03

Applicant: 福州大学

Inventor： 郑相涵 ,  欧阳毅 ,  叶少珍

IPC: G16B20/00 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明涉及一种基于BPSO‑KNN模型的关键lncRNA预测方法，首先对lncRNA表达谱进行数据挖掘，依据不同疾病表达谱中lncRNA的表达比，分析相应lncRNA对不同类型疾病的影响；接着对LncRNA表达谱数据进行降维去燥、以及标准化处理；其次构建ML‑KNN预测结果评估模型来评价LncRNA粒子，并将评估值作为离散粒子群算法DPSO的适应度函数，用以指导DPSO中微粒的最优解；最后采用迭代法选择最终的LncRNA。本发明能够根据基因表达数据图谱，有效地预测出与癌症有关联的LncRNA。

公开(公告)号：CN108537005A

公开(公告)日：2018-09-14

申请号：CN201810288364.2

申请日：2018-04-03

Applicant: 福州大学

Inventor： 郑相涵 ,  欧阳毅 ,  叶少珍

IPC: G06F19/18 ,  G06F19/24

Abstract: 本发明涉及一种基于BPSO-KNN模型的关键lncRNA预测方法，首先对lncRNA表达谱进行数据挖掘，依据不同疾病表达谱中lncRNA的表达比，分析相应lncRNA对不同类型疾病的影响；接着对LncRNA表达谱数据进行降维去燥、以及标准化处理；其次构建ML-KNN预测结果评估模型来评价LncRNA粒子，并将评估值作为离散粒子群算法DPSO的适应度函数，用以指导DPSO中微粒的最优解；最后采用迭代法选择最终的LncRNA。本发明能够根据基因表达数据图谱，有效地预测出与癌症有关联的LncRNA。