Resumen

Los ARN circulares (circRNAs) tienen efectos significativos en una variedad de procesos biológicos, cuya disfunción está estrechamente relacionada con la aparición y desarrollo de enfermedades. Por lo tanto, la identificación de asociaciones circRNA-enfermedad contribuirá al análisis de la patogénesis de las enfermedades. Aquí presentamos un modelo computacional llamado BRWSP para predecir asociaciones circRNA-enfermedad, que busca caminos en una red heterogénea múltiple basada en caminatas aleatorias sesgadas. En primer lugar, BRWSP construye una red heterogénea múltiple utilizando circRNAs, enfermedades y genes. Luego, el algoritmo de caminata aleatoria sesgada se ejecuta en la red heterogénea múltiple para buscar caminos entre circRNAs y enfermedades. Finalmente, el rendimiento de BRWSP es significativamente mejor que los algoritmos de vanguardia. Además, BRWSP contribuye aún más al descubrimiento de nuevas asociaciones circRNA-enfermedad.

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:CircRNAs; Procesos biológicos; Enfermedades; BRWSP; Modelo computacional; Patogénesis
• Keywords:CircRNAs; Biological processes; Diseases; BRWSP; Computational model; Pathogenesis