基于网络间随机游走算法的lncRNA与疾病关系预测

通过构造疾病之间、lncRNA之间、基因之间的相似性网络模型,根据已有三者之间的相互关联数据,引入网络间随机游走算法预测潜在与疾病相关的lncRNA。将该算法应用到已有数据库中的lncRNA与疾病关联信息数据上,通过10倍交叉验证和AUC评估该算法。结果表明:与其他算法相比,该算法在10倍交叉验证下有更优的AUC值,显示该算法具有良好的预测性能。进一步应用该算法预测了与胃癌和结直肠癌相关的lncRNA,结果与已知的医学数据一致,表明该算法对于新疾病相关lnRNA的预测结果是有效的。

个体具有异质易感性的动态网络SIS传染病模型

基于随机游走建立了动态网络上个体易感率及易感半径均具有异质性的SIS传染病模型,采用下一代矩阵方法得到了该模型的基本再生数R0.证明了当R0<1时无病平衡点的全局渐近稳定性和当R_0>1时正平衡点的全局渐近稳定性,并通过数值计算和随机模拟验证了理论结果.