论文地址：IDSSIM: an lncRNA functional similarity calculation model based on an improved disease semantic similarity method

摘要

背景

人们普遍认为，长非编码RNA（lncRNAs）在人类疾病的发生和发展中发挥着重要作用。许多关联预测模型已经被提出，用于预测lncRNA的功能和识别潜在的lncRNA与疾病的关联。然而，在这些模型中，很少有人尝试测量lncRNA功能相似性，而这是关联预测模型的重要组成部分。

结果

在本研究中，我们提出了一种基于改进的疾病语义相似性方法的lncRNA功能相似性计算模型，简称IDSSIM，其亮点是在语义值计算中引入了信息内容贡献因子，以兼顾疾病定向无环图的层次结构和疾病的特殊性。IDSSIM和3个最先进的模型，即LNCSIM1、LNCSIM2和ILNCSIM，将其疾病语义相似度矩阵和lncRNA功能相似度矩阵，以及来自lncRNADisease数据库或MNDR数据库的人类lncRNA-疾病关联的相应矩阵，应用到关联预测方法WKNKN中，进行lncRNA-疾病关联预测。此外，还进行了乳腺癌和腺癌的病例研究，以验证IDSSIM的有效性。

结论

结果表明，从ROC曲线和AUC值来看，IDSSIM优于比较模型，能有效提高疾病语义相似性的准确性，从而提高IDSSIM-WKNKN模型的关联预测能力。从案例研究来看，IDSSIM预测的大部分潜在疾病相关lncRNA可以被数据库和文献证实，这意味着IDSSIM可以作为预测lncRNA功能、识别潜在lncRNA与疾病关联、预筛选候选lncRNA进行生物实验的一个有前景的工具。IDSSIM代码、所有实验数据和预测结果可在网上查询，网址为https://github.com/CDMB-lab/IDSSIM。