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[发明专利]一种基于投影邻域非负矩阵分解的lncRNA蛋白质关联预测方法-CN201910664021.6有效
发明人：蒋兴鹏;马英钧;吴倩 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于投影邻域非负矩阵分解的lncRNA蛋白质关联预测方法，首先，根据lncRNA序列、lncRNA表达谱数据、蛋白质序列、蛋白质的GO功能注释数据以及lncRNA和蛋白质的交互网络，计算得到多种lncRNA特征、蛋白质特征、lncRNA相似矩阵和蛋白质相似矩阵。其次，将多种lncRNA相似网络进行融合得到整合的lncRNA相似网络，将多种蛋白质相似网络进行融合得到整合的蛋白质相似网络。最后，结合整合的lncRNA(蛋白质)相似网络和多种lncRNA(蛋白质)特征，提出了一种特征投影的邻域非负矩阵分解算法来预测lncRNA蛋白质的潜在交互。本发明不仅能准确的预测新的lncRNA蛋白质交互，同时还可以预测没有关联任何lncRNA(蛋白质)的新的蛋白质(lncRNA)，有效的避免了生物化学实验导致的高人力物力消耗。
一种基于投影邻域矩阵分解 lncrna 蛋白质关联预测方法

[发明专利]基于高阶接近性和矩阵补全算法的lncRNA-疾病关联预测方法-CN202110295353.9有效
发明人：林志毅;朱印廷;顾国生;孙宇平;谢国波 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于高阶接近性和矩阵补全算法的lncRNA‑疾病关联预测方法，包括以下步骤：S1：计算lncRNA相似矩阵LS和疾病相似矩阵DS的高阶接近矩阵；S2：获取疾病‑lncRNA邻接矩阵DL，所述疾病‑lncRNA邻接矩阵用于描述lncRNA‑疾病关联关系；S3：构建一个异构性的疾病‑lncRNA关联矩阵，所述疾病‑lncRNA关联矩阵整合了疾病‑lncRNA邻接矩阵DL、lncRNA相似矩阵LS的高阶接近矩阵和疾病相似矩阵DS的高阶接近矩阵；S4：采用矩阵补全法，在所述疾病‑lncRNA关联矩阵中预测lncRNA‑疾病的关联。本发明引入高阶接近性来重构lncRNA和疾病的相似度矩阵，建立一个更好的度量标准来精确描述药物或疾病之间的相似关系，采用构建异构矩阵来利用lncRNA和疾病的相似度信息来辅助预测，实现了更加准确的lncRNA
基于接近矩阵算法 lncrna 疾病关联预测方法

[发明专利]一种在体内获得并纯化大量目的LncRNA的方法-CN201710040358.0有效
发明人：肖建如;周旺;李博;陈天睿;魏海峰;王静;严望军;李佳林 -专利权人：中国人民解放军第二军医大学
申请日： 2017-01-19 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： C12N15/85 文献下载
摘要：本发明涉及一种在体内获得并纯化大量目的LncRNA的方法。本发明在LncRNA基因序列3’末端设计PPR蛋白特异性识别碱基，将PPR蛋白和LncRNA过表达质粒共转染细胞，使PPR和LncRNA在细胞内大量表达，然后通过Anti‑Flag抗体富集PPR蛋白，进而间接富集LncRNA，实现了在体内成功获得并纯化大量目的LncRNA。本发明可明显简化现有技术中体外转录获得目的LncRNA的步骤，且经济简便，可行性强，便于LncRNA相关实验的研究，在LncRNA的作用机制研究领域提供了崭新的思路。
一种体内获得纯化大量目的 lncrna 方法

[发明专利]一种基因组合物在制备胃癌诊断试剂盒方面的用途-CN202011568429.2在审
发明人：朱阳晨;陈均全 -专利权人：南京凡亦达生物科技有限公司
申请日： 2020-12-26 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： C12Q1/6886 文献下载
摘要：本发明发现，血清lncRNA KHSRPP1和lncRNA LINC02384联合诊断区分胃癌和非胃癌的准确率在90％以上，血清lncRNA KHSRPP1和lncRNA LINC02384联合诊断效能显著优于血清lncRNA KHSRPP1或lncRNA LINC02384单独诊断效能。因此，血清lncRNA KHSRPP1和lncRNA LINC02384具备开发成诊断胃癌的试剂盒的应用前景。
一种基因组合制备胃癌诊断试剂盒方面用途

[发明专利]一种预测疾病与LncRNA关联关系的方法及系统-CN201810799121.5有效
发明人：王雷;轩占伟;匡林爱;李学勇;陈治平;谭义红 -专利权人：长沙学院
申请日： 2018-07-19 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测疾病与LncRNA关联关系的方法和系统，包括：从已知数据库获取LncRNA‑miRNA关联关系和miRNA‑疾病关联关系，根据二者构建LncRNA‑miRNA‑疾病相互作用网络；基于LncRNA‑miRNA‑疾病相互作用网络，构建疾病超级表达谱和LncRNA的超级表达谱；根据疾病超级表达谱和LncRNA的超级表达谱，采用基于RBF神经网络的LncRNA相似性计算和疾病相似性计算，训练疾病与LncRNA关联关系的预测模型；使用预测模型对候选样本的LncRNA‑疾病关联对进行预测。本发明提供最有希望的LncRNA疾病关联进一步的实验验证，能够有效的从海量生物数据中挖掘潜在的疾病相关的LncRNA,降低生物实验成本与开销，加快生物信息领域研究进展。
一种预测疾病 lncrna 关联关系方法系统

[发明专利]LncRNA预测方法、装置、计算设备及计算机可读存储介质-CN202011085761.3在审
发明人：李君一;李辉年;张丽;许清哲;平原;景筱竹;蒋伟;刘博;王亚东 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种LncRNA预测方法、装置、计算设备及计算机可读存储介质。所述LncRNA预测方法包括：获取包含LncRNA的原始数据；对所述包含LncRNA的原始数据进行数据处理，抽取出用于LncRNA预测的特征，所述特征至少包括提取自拓扑熵和广义拓扑熵的特征；将所述包含LncRNA的原始数据作为输入提供机器学习预测模型，所述机器学习预测模型基于所述用于LncRNA预测的特征对包含LncRNA的原始数据进行分类；获取所述机器学习预测模型的输出，得到LncRNA预测结果。本发明实现了有效的LncRNA预测，且加快了训练过程，而且对于DNA序列中其他功能元素的研究也具有可扩展性。
lncrna 预测方法装置计算设备计算机可读存储介质

[发明专利]用于诊断压力性尿失禁的血清lncRNA标志物、引物组、试剂盒及应用-CN201811071241.X有效
发明人：卫爱民;范赟;王若涵;张岩;沈宇飞 -专利权人：南京市妇幼保健院
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： C12Q1/6883 文献下载
摘要：本发明公开了用于诊断压力性尿失禁的血清lncRNA标志物，所述血清lncRNA标志物包括：第一lncRNA，和/或第二lncRNA，和/或第三lncRNA，和/或第四lncRNA，和/或第五lncRNA本发明还公开了用于检测所述的血清lncRNA标志物的引物组。本发明还公开了该血清lncRNA标志物和引物组、试剂盒以及应用。本发明的5种lncRNA标志物表达量存在显著性差异并具有一定的稳定性，以说明该标志物具有特异性，本发明大大提高了压力性尿失禁诊断的灵敏度和特异性。
用于诊断压力尿失禁血清 lncrna 标志引物试剂盒应用

[发明专利]lncRNA TAB2-AS调控TAB2在猪卵巢颗粒细胞中的应用-CN202210582501.X有效
发明人：李加琪;云冰;张哲;袁晓龙;曾李清;吕媛媛;周尹祺;张豪 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： C12N15/113 文献下载
摘要：本发明公开了lncRNA TAB2‑AS调控TAB2在猪卵巢颗粒细胞中的应用。本发明以lncRNA TAB2‑AS和TAB2基因为研究对象，通过构建过表达和抑制lncRNA TAB2‑AS，发现lncRNA TAB2‑AS促进TAB2基因的表达，通过RNA pulldown验证lncRNA TAB2‑AS可与TAB2的mRNA结合，通过检测培养不同时间的猪卵巢颗粒细胞中lncRNA TAB2‑AS和TAB2的表达量发现lncRNA TAB2‑AS先于TAB2基因表达。本发明通过探究lncRNA TAB2‑AS对TAB2基因的调控作用，对研究lncRNA TAB2‑AS和TAB2，以及其他lncRNA在颗粒细胞功能、卵巢发育、卵巢闭锁的机制中具有很好的应用价值。
lncrna tab2 as 调控卵巢颗粒细胞中的应用

[发明专利]一种靶向抑制lncRNA-00861基因表达的siRNA在肝癌治疗中的应用-CN201911253380.9有效
发明人：杜丽蕊 -专利权人：南京苏粤再生医学研究院有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： C12N15/113 文献下载
摘要：本发明一种靶向抑制lncRNA‑00861基因表达的siRNA在制备肝癌治疗药物中的应用，lncRNA‑00861的核苷酸序列如lncRNA‑00861‑seq所示，所述靶向抑制lncRNA‑00861本发明利用siRNA靶向调控lncRNA‑00861的表达，减少lncRNA‑00861的表达水平，lncRNA‑00861表达降低的肝癌细胞的增殖和克隆形成能力大大降低，同时侵袭能力也显著减弱。这说明lncRNA‑00861的表达对于肝癌细胞至关重要，为肝癌的临床治疗提供了新的靶点，具有显著的临床应用前景。
一种靶向抑制 lncrna 00861 基因表达 sirna 肝癌治疗中的应用

[发明专利]一种用于推断lncRNA-疾病关联的受校正相似性约束的概率矩阵分解方法-CN202310109047.0在审
发明人：林志毅;陈锐滨;谢国波;顾国生;余俊锐 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明提供一种用于推断lncRNA‑疾病关联的受校正相似性约束的概率矩阵分解方法，包括以下步骤：S1：获取lncRNA‑疾病邻接矩阵Y，所述lncRNA‑疾病邻接矩阵用于描述lncRNA‑疾病关联关系；S2：计算lncRNA表达相似矩阵ES和疾病语义相似矩阵DS；S3：利用Logistic函数对ES和DS进行相似性校正得到lncRNA校正相似性矩阵LE和疾病校正相似性矩阵LD，以突出相似性范围[0,1]内的强关联性，淡化弱关联性；S4：采用校正相似性矩阵LE和LD作为约束进行概率矩阵分解，在所述lncRNA‑疾病关联矩阵中预测lncRNA‑疾病的关联。本发明引入Logistic函数来重构lncRNA和疾病的相似度矩阵，建立一个更好的度量方式来精确描述lncRNA与疾病之间的相似关系。然后基于相似的lncRNA通常与对应的疾病存在相互关联的假设，在原有概率矩阵分解算法的基础上引入了更多的生物信息(即lncRNA和疾病的相似性)加以约束，实现了精确的lncRNA‑疾病的关联预测。
一种用于推断 lncrna 疾病关联校正相似性约束概率矩阵分解方法

[发明专利]确定lncRNA是否来源于假基因的方法-CN201710621910.5在审
发明人：张德强;李英;谢剑波 -专利权人：北京林业大学
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明公开了确定lncRNA是否来源于假基因的方法，其包括以下步骤：分别获得待测lncRNA的基础生物信息和所述待测lncRNA所属物种的所有假基因的基础生物信息；基于所述待测lncRNA与各假基因在染色体上的物理位置关系，进行第一来源确定处理，其中，当不存在与所述待测lncRNA具有序列重合情形的假基因时，判定所述待测lncRNA不是假基因来源；当存在与所述待测lncRNA具有序列重合情形的假基因时，选择与所述待测lncRNA具有序列重合情形的假基因作为所述待测lncRNA的候选假基因，并按照如下步骤进行第二来源确定处理：计算待测lncRNA与候选假基因的序列重合度I；以及基于序列重合度I，确定待测lncRNA是否来源于所述候选假基因利用该方法可在全基因组水平批量检测假基因来源的lncRNA。
基因重合基础生物基因来源来源确定重合度全基因组水平物理位置关系批量检测所属物种染色体判定

[发明专利]基于图卷积网络和随机森林的LncRNA预测方法-CN202310743585.5在审
发明人：姚登举;李柏霖;张博 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多视图图卷积神经网络和随机森林的LncRNA‑疾病关联预测方法，属于疾病与LncRNA预测方面的技术领域。具体来说，首先通过从数据库收集整理已知的LncRNA以及疾病的关联信息，然后只采取人类的LncRNA‑疾病关联并去重，根据LncRNA‑LncRNA之间的关联以及疾病‑疾病之间的关联计算LncRNA与疾病的多种相似性，进而得到多种LncRNA相似性矩阵和疾病相似性矩阵并组成多视图相似图；利用多视图图卷积神经网络从LncRNA和疾病的多视图相似图中进一步获得多个特征矩阵。然后，使用多头注意机制将权重自适应地分配给LncRNA和疾病的不同特征矩阵。最后，本研究使用随机森林分类器进行最终预测，从而进一步选择出与疾病有关的LncRNA，在生物医疗方面节省大量的时间与成本。
基于图卷网络随机森林 lncrna 预测方法

[发明专利]一种基于BPSO-KNN模型的关键lncRNA预测方法-CN201810288364.2有效
发明人：郑相涵;欧阳毅;叶少珍 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-04-03 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：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。
表达谱预测离散粒子群算法基因表达数据标准化处理适应度函数评估模型数据挖掘预测结果迭代法有效地最优解疾病构建降维粒子图谱癌症关联评估分析

[发明专利]一种用于快速检测乙型肝炎病毒基因的试剂盒及其应用-CN202210045437.1在审
发明人：黎榕萍;田芸 -专利权人：黎榕萍
申请日： 2022-01-15 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： C12Q1/70 文献下载
摘要：本发明一方面公开了一种长链非编码RNA，所述的长链非编码RNA为lncRNA MEG8、lncRNA HOTAIR、lncRNA ADAMTS9‑AS2，定量检测lncRNA MEG8、lncRNA HOTAIR、lncRNA ADAMTS9‑AS2表达水平的试剂在制备诊断或预后检测乙型肝炎的试剂盒中的应用。另一方面，本发明还公开了一种用于快速检测乙型肝炎病毒的试剂盒，所述试剂盒包括检测lncRNA MEG8、lncRNA HOTAIR、lncRNA ADAMTS9‑AS2表达水平的试剂。
一种用于快速检测乙型肝炎病毒基因试剂盒及其应用

[发明专利]一种基于融合神经网络的LncRNA-疾病关联预测方法-CN202211451740.8在审
发明人：李巧君;杨伟;李江岱;庞士昱;石晨;冯贤菊 -专利权人：河南工业职业技术学院
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于融合神经网络FNN（Fusion Neural Networks，FNN）和栈式自编码器（Stacked Autoencoder，SAE）的LncRNA‑疾病关联预测方法，属于LncRNA首先，整合LncRNA功能相似性、疾病语义相似性、LncRNA‑疾病互作、LncRNA‑miRNA相互作用以及miRNA‑疾病关联多源数据构建特征矩阵；其次，基于SAE模块学习LncRNA‑疾病对的低维网络表示，基于融合神经网络FNN模块进行高阶特征的提取，学习LncRNA‑疾病时间依赖和共享参数的高级特征，两个模块都经过全连接层和softmax层，得到LncRNA‑疾病的相关可能性即关联得分；最后，赋予两个模块的预测分值不同的权值，对分值进行加权融合得到预测得分，从而筛选出与疾病关联的潜在LncRNA，为科研人员确定与疾病关联的候选LncRNA提供辅助决策。
一种基于融合神经网络 lncrna 疾病关联预测方法

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