陈兴----中国科学院数学与系统科学研究院

越来越多的证据表明，长链非编码RNAs（lncRNAs）在许多重要的生物学过程中发挥关键作用。因此，这些ln​​cRNA的突变和功能失调引起了各种复杂疾病。为确定潜在疾病相关的lncRNA,开发强大的计算模型将有利于生物标志物的识别和药物发现,由此进行人类疾病的诊断，治疗，预后和预防。

在本文中，中国科学院的研究人员提出的假设，类似的疾病往往是与功能类似的lncRNAs相互关联。然后，用半监控学习框架的方法（semi-supervised learning framework），他们进一步开发拉普拉斯正则化最小二乘算法来研究LncRNA与疾病关系。虽然已知的疾病和lncRNA的关联在数据库中数据还是很少的，LncRNA-Disease Association (LRLSLDA) 在弃一交叉验证方法中，仍然获得0.7760的AUC值，显著提高以前方法的性能。他们还说明LRLSLDA的性能不敏感（甚至是强大的）于参数选择，在所有测试类它可以得到可靠结果。大量潜在的疾病与lncRNA关联的公开发布，其中一些已在生物实验中得到验证。预计LRLSLDA可能是一个有效和重要的生物医学研究工具。

AVAILABILITY: The code of LRLSLDA is freely available athttp://asdcd.amss.ac.cn/Software/Details/2

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Chen X, Yan GY. (2013) Novel human lncRNA-disease association inference based on lncRNA expression profiles. Bioinformatics  [Epub ahead of print]. [abstract]

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