In silico prediction of potential miRNA-disease association using an integrative bioinformatics approach based on kernel fusion.

Guan, Na-Na; Wang, Chun-Chun; Zhang, Li; Huang, Li; Li, Jian-Qiang; Piao, Xue

Guan, Na-Na; Wang, Chun-Chun; Zhang, Li; Huang, Li; Li, Jian-Qiang; Piao, Xue.

Afiliación

Guan NN; College of Big Data Statistics, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang, China.
Wang CC; College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China.
Zhang L; School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China.
Huang L; School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China.
Li JQ; Academy of Arts and Design, Tsinghua University, Beijing, China.
Piao X; The Future Laboratory, Tsinghua University, Beijing, China.

J Cell Mol Med ; 24(1): 573-587, 2020 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31747722

Asunto(s)

Algoritmos; Biología Computacional/métodos; Simulación por Computador; Estudios de Asociación Genética; MicroARNs/genética; Neoplasias/genética; Neoplasias/patología; Predisposición Genética a la Enfermedad; Humanos

Palabras clave

disease; kernel fusion; miRNA; miRNA-disease association; regularized least squares

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Simulación por Computador / Biología Computacional / MicroARNs / Estudios de Asociación Genética / Neoplasias Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Cell Mol Med Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Reino Unido

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