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申请/专利权人：东北林业大学

摘要：基于生物大数据的神经退行性疾病分类系统，本发明属于生物信息学领域。具体涉及基于生物大数据的神经退行性疾病分类系统。本发明的目的是为了解决现有的大数据分析工具在针对神经退行性疾病的分类准确性和可靠性差的问题。基于生物大数据的神经退行性疾病分类系统包括：数据采集模块、程序性细胞死亡lncRNA打分模块、lncRNA与程序性细胞死亡的相关性评估模块、程序性细胞死亡基因优化模块、随机森林分类器模块、待测模块；随机森林分类器模块用于基于程序性细胞死亡基因优化模块获得的与程序性细胞死亡显著相关的mRNA获得训练好的随机森林分类器；待测模块用于基于训练好的随机森林分类器对待测神经退行性疾病的mRNA数据进行分类。

主权项：1.基于生物大数据的神经退行性疾病分类系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集模块、程序性细胞死亡lncRNA打分模块、lncRNA与程序性细胞死亡的相关性评估模块、程序性细胞死亡基因优化模块、随机森林分类器模块、待测模块；数据采集模块用于收集神经退行性疾病的数据，并对收集神经退行性疾病的数据进行预处理，得到预处理后的神经退行性疾病的lncRNA和mRNA数据；程序性细胞死亡lncRNA打分模块用于基于数据采集模块输出的预处理后的lncRNA和mRNA数据，计算每个lncRNA与对应的所有mRNA间的皮尔森相关系数；通过t检验计算每个lncRNA与对应的所有mRNA间的相关性P值；将每个lncRNA与对应的所有mRNA间皮尔森相关系数和P值转换为每个lncRNA与对应的所有mRNA间的风险评估得分，并将风险评估得分从高到低排序，得到每个lncRNA与对应的所有mRNA间的风险评分排序列表；所述lncRNA与程序性细胞死亡的相关性评估模块用于基于程序性细胞死亡lncRNA打分模块得到的每个lncRNA与对应的所有mRNA间的风险评分排序列表，利用GSEA功能富集分析方法计算每个lncRNA的mRNA与程序性细胞死亡特征mRNA的关联强度ES，基于每个lncRNA的mRNA与程序性细胞死亡特征mRNA的关联强度ES得到与程序性细胞死亡显著相关的lncRNA集合；将与程序性细胞死亡显著相关的lncRNA集合以BED格式进行存储；程序性细胞死亡基因优化模块用于基于与程序性细胞死亡显著相关的lncRNA集合，依次通过GREAT顺势调控、蛋白质互作网络挑选，获得与程序性细胞死亡显著相关的mRNA；随机森林分类器模块用于基于程序性细胞死亡基因优化模块获得的与程序性细胞死亡显著相关的mRNA获得训练好的随机森林分类器；待测模块用于基于训练好的随机森林分类器对待测神经退行性疾病的mRNA数据进行分类。

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