基于多组学数据的长链非编码 RNA 与蛋白编码基因调节关系预测

目录

声明

1 背景介绍

1.1 LncRNA-PCG调控网络

1.2 LncRNA靶基因预测的生物信息学方法

1.3 相关机器学习方法介绍

1.3.1 机器学习算法简介

1.3.2 支持向量机

1.3.3 随机森林

1.3.4 Logistic回归

2 材料和方法

2.1 数据来源

2.1.1 LncRNA-PCG关系获取

2.1.2 组学数据来源

2.1.3 基因组注释信息

2.1.4 序列信息来源

2.2 多组学数据处理

2.2.1 ChIP-seq数据

2.2.2 差异表达谱分析

2.2.3 共表达网络

2.2.4 CeRNA关系网络

2.2.5 LncRNA-RBP 关系预测

2.2.6 LncRNA-DNA三螺旋结构预测

2.3 特征提取

2.4 K折交叉验证

2.5 机器学习算法的实现

2.6 研究难点及解决方案

3 结果

3.1 LncRNA-PCG关系的获取

3.2 分类特征选择

3.2.1 转录因子结合与共调节

3.2.2 组蛋白共修饰

3.2.3 共差异表达

3.2.4 基因共表达

3.2.5 CeRNA调节关系

3.2.6 LncRNA-RBP相互作用

3.2.7 LncRNA-DNA三螺旋结构

3.3 分类特征选择

3.3.1 Logistic回归

3.3.2 支持向量机

3.3.3 随机森林

3.4 模型的使用示例

4 讨论

4.1 方法学评价

4.2 算法性能评价

4.3 LncRNA-PCG关系预测评价

5 结论

5.1 研究结论

5.2 LncRNA-PCG关系预测评价

参考文献

附录A 综述:Long noncoding RNA: a Crosslink in Biological Regulatory Network

在学研究成果

致 谢