【摘 要】
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近年来,长链非编码RNA（Long non-coding RNA,lncRNA）已被证明在各种生物过程中发挥着重要作用,与多种人类疾病有着密切联系,然而这些lncRNA在疾病中的作用机制尚不完全清楚。此外,当前已有的数据库缺乏对lncRNA功能的记录,而传统的生物实验和临床研究成本高昂。因此,推断lncRNA在疾病中的功能,探究其与疾病的潜在关联仍是当前生物信息学的一个重要挑战。针对上述背景,本文
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近年来,长链非编码RNA（Long non-coding RNA,lncRNA）已被证明在各种生物过程中发挥着重要作用,与多种人类疾病有着密切联系,然而这些lncRNA在疾病中的作用机制尚不完全清楚。此外,当前已有的数据库缺乏对lncRNA功能的记录,而传统的生物实验和临床研究成本高昂。因此,推断lncRNA在疾病中的功能,探究其与疾病的潜在关联仍是当前生物信息学的一个重要挑战。针对上述背景,本文主要工作如下:（1）提出了功能相似性计算模型IDSSIM（LncRNA functional Similarity calculation model based on an Improved Disease Semantic similarity method）,旨在利用已知的lncRNA功能和lncRNA的相似性来推测lncRNA未知的功能。该模型在疾病相似性计算部分进行改进,提出了信息内容语义贡献因子。语义贡献因子通过疾病在全部的有向无环图（Directed Acyclic Graphs,DAG）中的出现概率来量化不同疾病的信息价值,从而保留疾病的特异性,提高了疾病相似性计算的精确性。疾病相似性经过进一步处理,可以得到更为精确的lncRNA功能相似性。最后,为了验证模型的有效性,将模型放入lncRNA-疾病数据中,与其它三种现有模型进行比较实验,从AUC（Area Under the Curve）值和案例研究两方面进行评估。实验结果表明该模型取得了良好效果,对推断lncRNA的功能做出了一定贡献。（2）设计并实现了lncRNA功能相似性计算系统。在IDSSIM功能相似性计算模型的基础上,本文设计并实现了lncRNA功能相似性计算系统。系统在开发的过程中,采用了B/S（Browser/Server）架构,逻辑上应用MTV（Model-Template-View）模式,前端使用HTML、CSS、Java Script等技术组合,后端使用Django框架,数据库则用My SQL来实现存储。这些技术保障了系统可以兼容当前主流浏览器,且未来可以根据新需求进行拓展。系统实现了查询、计算、预测、数据分析等功能,为研究者提供了完整的计算流程,促进了lncRNA功能相似性的研究。
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