[发明专利]一种基于线性模型的基因共调控网络中关键调控子识别方法

摘要

本发明公开了一种基于线性模型的基因共调控网络中关键调控子识别方法，利用基因表达谱数据和基因调控关系数据，通过构建线性模型预测已知疾病基因的表达来完成基因共调控网络中关键调控子的识别。本发明实现简单，只需根据基因表达谱数据和基因调控关系就能比较准确地识别出基因共调控网络中的关键调控子，并且通过实验证明识别的调控子具有很重要的生物意义，对于疾病机制的研究具有重要的理论意义和实用价值。

主权项

1.一种基于线性模型的基因共调控网络中关键调控子识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)构建基因共调控网络：输入基因表达谱数据、基因调控关系和蛋白质相互作用数据，过滤掉其中存在无表达谱数据节点的作用关系对，建立基因共调控网络GCN，基因共调控网络GCN中共包含三种节点：调控子miRNA、调控子TF和基因gene，节点之间存在作用边：miRNA‑gene、TF‑gene和gene‑gene；若基因共调控网络GCN中任意两点，存在作用关系则边权为1，否则为0；步骤2)对已知疾病基因，分别计算调控子miRNA、调控子TF和邻接基因的活动值；步骤3)在已构建的基因共调控网络GCN中，利用基因表达谱数据以及步骤2)中得到的调控子和邻接基因的活动值构建线性模型，预测已知疾病基因的表达，获取已知疾病基因的预测表达值；步骤4)根据已知疾病基因的预测表达值和真实表达值之间的差值最小化将步骤3)构建的线性模型转化为最优化问题，基于混合整数线性规划思想对最优化问题进行求解，最终识别基因共调控网络中的关键调控子。