[发明专利]基于miRNA数据和组织特异性网络的药物重定位方法

摘要

本发明提出了一种基于miRNA数据和组织特异性网络的药物重定位方法，用于解决现有技术中存在的预测结果准确率低的技术问题，实现步骤为从相关数据库中下载癌症病人样本的miRNA表达值数据，得到矩阵Wm×n；对矩阵Wm×n进行预处理，计算矩阵Wm×n每一行miRNA的均值，并将其作为该行miRNA的表达值；获取癌症差异表达miRNA；从相关数据库中下载药物与靶标基因数据、癌症差异表达miRNA与靶标基因数据和组织特异性网络；利用模块距离算法计算药物和miRNA的距离分数；获取药物与癌症的相似性权值；获取癌症的候选药物。本发明可用于预测组织特异性癌症的候选药物。

主权项

一种基于miRNA数据和组织特异性网络的药物重定位方法，包括如下步骤：(1)从相关数据库中下载n个癌症病人样本的miRNA表达值数据，得到矩阵Wm×n，其中，m表示miRNA的数量，n表示癌症病人样本的数量；(2)对矩阵Wm×n进行预处理：计算矩阵Wm×n每一行miRNA的均值，并将其作为该行miRNA的表达值Ri，得到包含m个miRNA表达值的向量r＝[R1,R2,R3,...,Ri,...,Rm]，其中，i表示miRNA的索引，且i＝1,2,3,...,m；(3)获取癌症差异表达miRNA：(3a)计算向量r＝[R1,R2,R3,...,Ri,...,Rm]中每个miRNA的Z‑score值；(3b)设定阈值T，并将大于阈值T的Z‑score值对应的miRNA作为癌症差异表达miRNA，得到l个癌症差异表达miRNA；(4)获取相关数据和组织特异性网络：从Drugbank数据库中下载k个药物与靶标基因数据，同时从GIANT数据库中下载组织特异性蛋白质相互作用网络，从相关数据库中下载l个癌症差异表达miRNA对应的靶标基因数据，并对组织特异性蛋白质相互作用网络进行标准化，得到组织特异性网络；(5)获取药物和miRNA的距离分数：(5a)将k个药物与靶标基因数据中药物的靶标基因和l个癌症差异表达miRNA对应的靶标基因数据中miRNA的靶标基因同时映射到组织特异性网络中，得到药物的靶标基因集合和miRNA的靶标基因集合；(5b)利用模块距离算法，计算药物的靶标基因集合和miRNA的靶标基因集合之间的距离分数，并将该距离分数作为药物与miRNA的距离分数；(6)获取药物与癌症的相似性权值：(6a)计算每个药物与l个癌症差异表达miRNA的距离分数的均值，并将得到的均值作为药物与癌症的距离分数，得到k个药物与癌症的距离分数；(6b)对药物和癌症的距离分数进行归一化处理，得到药物与癌症的相似性权值；(7)获取癌症的候选药物：设定阈值M，选择大于阈值M的药物与癌症相似性权值对应的药物，作为治疗癌症的候选药物。