技术总结
本发明提供的一种基于多层复杂网络对肿瘤miRNA标志物的筛选方法，将随机森林模型和复杂网络中的节点介数结合在一起，用最小网格聚类方法验证，提供一种新的视角分析发现肿瘤致病因子和诊断标记物。通过生物信息学，数学统计分析，建立不同miRNA网络数据的相关性，用平均边覆盖和度分布比较miRNA表达量网络、miRNA结构网络和miRNA序列网络，从而分析整合了与肿瘤相关的不同miRNA的数据网络，在各种不同类型miRNA数据层之间建立起聚类特征的内部连结，以形成一个复杂的网络。这种不同种类生物分子之间的高度整合提供了一种更加简便，准确度更高的筛选方法，从而为癌症诊断和药物的发现提供更有价值的参考。
技术研发人员：赵毅;张阳;丛威荟
受保护的技术使用者：赵毅
文档号码：201610736741
技术研发日：2016.08.26
技术公布日：2016.12.07