怎样用CSCD预测circRNA的下游miRNA

1、筛选PTC中潜在的circRNA，GEO数据库中查找甲状腺乳头状癌相关的数据集，最终找到GSE93522。通过GEO2R在线差异分析工具进行差异分析，此处组别的设置为：（正常vs良性）；（正常vs恶性）。在挑选候选circRNA分子时，只挑选在（正常vs恶性）中的差异分子，排除在（正常vs良性）中上调或者下调的circRNA。最终找到13个上调和1个下调的PTC发生和进展相关的circRNA分子。随后，我们通过circBase数据库找到这14个circRNA分子的亲本基因以及在基因组中的座位。为了绘制circRNA圈图，我们在CSCD数据库中查找这14个circRNA，最终找到11个circRNA，并用其中的数据绘制圈图。

2、预测和分析PTC中与潜在circRNA分子结合的miRNA，circRNA分子发挥作用存在三种比较常见的机制：作为miRNA的海绵；与RBP结合；翻译为短肽或者蛋白质。从绘制的圈图看，这11个miRNA均存在MRE元件，可能可以与相应的miRNA相互作用。因此，我们使用CSCD和CRI数据库来预测相应的结合miRNA，并用Cytoscape软件构建相应的circRNA-miRNA网络图。随后，通过使用TCGA数据库中的数据，分析上述miRNA在甲状腺乳头状癌中的表达和预后价值。3、预测和分析PTC中上述miRNA下游的靶基因，通过上述的表达分析和预后分析，符合筛选要求的只有miR-605-5p和miR-876-3p两个miRNA。接着，我们使用综合性靶基因预测数据库miRNet，预测这两个miRNA下游的靶基因。通过蛋白互作网络分析，我们构建靶基因PPI网络，并结合CytoHubba中的算法（Cytoscape中的插件），最终筛选出20个hub基因。同时，使用STRING数据库，我们对预测出的靶基因进行GO和KEGG富集分析。

4、构建PTC中潜在的信号通路：hsa_circ_0088494-miR-876-3p-CTNNB1/CCND1，还是通过Cytoscape，我们构建miRNA-hub基因网。使用starBase数据库，我们对miRNA-hubgene关系对作表达相关性分析，从中筛选呈显著负相关的关系对（3个关系对符合）。最后，对三个关系对中的hub基因作表达分析，发现只有CTNNB1和CCND1在甲状腺乳头状癌中显著高表达，符合要求。

数据库的查询功能实现原理：

数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找（linearsearch），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找（binarysearch）、二叉树查找（binarytreesearch）等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。

图1展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在O(log2n)O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。

数据库需要算法才能形成，算法是数据库的基础，没有算法，数据库也无法形成。

数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方

B+、B- Tree(mysql,oracle,mongodb)

主要用在关系数据库的索引中，如oracle，mysql innodb；mongodb中的索引也是B-树实现的；还有HBase中HFile中的DataBlock的索引等等。

动态查找树主要有：二叉查找树（Binary Search Tree），平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree），红黑树(Red-Black Tree )，B-tree/B+-tree/ B-tree (B~Tree)。前三者是典型的二叉查找树结构，其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关，那么降低树的深度自然会提高查找效率。

但是咱们有面对这样一个实际问题：就是大规模数据存储中，实现索引查询这样一个实际背景下，树节点存储的元素数量是有限的（如果元素数量非常多的话，查找就退化成节点内部的线性查找了），这样导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘I/O读写过于频繁，进而导致查询效率低下，那么如何减少树的深度（当然是不能减少查询的数据量），一个基本的想法就是：采用多叉树结构（由于树节点元素数量是有限的，自然该节点的子树数量也就是有限的）。

也就是说，因为磁盘的 *** 作费时费资源，如果过于频繁的多次查找势必效率低下。那么如何提高效率，即如何避免磁盘过于频繁的多次查找呢？根据磁盘查找存取的次数往往由树的高度所决定，所以，只要我们通过某种较好的树结构减少树的结构尽量减少树的高度，那么是不是便能有效减少磁盘查找存取的次数呢？那这种有效的树结构是一种怎样的树呢？

这样我们就提出了一个新的查找树结构——多路查找树。根据平衡二叉树的启发，自然就想到平衡多路查找树结构，也就是B~tree，即B树结构(后面，我们将看到，B树的各种 *** 作能使B树保持较低的高度，从而达到有效避免磁盘过于频繁的查找存取 *** 作，从而有效提高查找效率)。

Hash表+桶(redis)

mysql中的adaptive hash index，redis中的数据存储实现都是采用hash，可以高效的进行数据的查询。

哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

哈希表的做法其实很简单，就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字，然后就将该数字对数组长度进行取余，取余结果就当作数组的下标，将value存储在以该数字为下标的数组空间里。

而当使用哈希表进行查询的时候，就是再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到该空间获取value，如此一来，就可以充分利用到数组的定位性能进行数据定位

数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；而链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。综合两者特性，设计一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构，如拉链法实现的哈希表。

Booleam Filter（HBase）

HBase中的rowkey设置建立Booleam Filter映射，用于快速判断rowkey是否在一个HFile中。在分布式数据库中用的比较多。

基于BitMap的存储结构，采用的是哈希函数的方法，将一个元素映射到一个 m 长度的阵列上的一个点，当这个点是 1 时，那么这个元素在集合内，反之则不在集合内。这个方法的缺点就是当检测的元素量很多时候可能有冲突，解决方法就是使用 k 个哈希 函数对应 k 个点，如果所有点都是 1 的话，那么元素在集合内，如果有 0 的话，元素则不再集合内。

一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点：(1)可产生的模式种类的数量：分类，聚类，关联等(2)解决复杂问题的能力(3) *** 作性能(4)数据存取能力(5)和其他产品的接口三、数据挖掘工具介绍：1QUESTQUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点：提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。各种开采算法具有近似线性计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。为各种发现功能设计了相应的并行算法。2MineSetMineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点：MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。 *** 作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。3DBMinerDBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色：能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。能与关系数据库平滑集成。实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。4IntelligentMiner由美国IBM公司开发的数据挖掘软件IntelligentMiner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。IntelligentMinerforData可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等；IntelligentMinerforText允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、LotusNotes数据库等等。5SASEnterpriseMiner这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。SASEnterpriseMiner是一种通用的数据挖掘工具，按照"抽样--探索--转换--建模--评估"的方法进行数据挖掘。可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的"端到端"知识发现。6SPSSClementineSPSSClementine是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准--CRISP-DM。Clementine的可视化数据挖掘使得"思路"分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，而不是局限于完成一些技术性工作（比如编写代码）。提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决法。7数据库厂商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院开发的两种数据挖掘算法：Microsoft决策树和Microsoft聚集。此外，SQLServer2000中的数据挖掘支持由第三方开发的算法。Microsoft决策树算法：该算法基于分类。算法建立一个决策树，用于按照事实数据表中的一些列来预测其他列的值。该算法可以用于判断最倾向于单击特定标题（banner）或从某电子商务网站购买特定商品的个人。Microsoft聚集算法：该算法将记录组合到可以表示类似的、可预测的特征的聚集中。通常这些特征可能是隐含或非直观的。例如，聚集算法可以用于将潜在汽车买主分组，并创建对应于每个汽车购买群体的营销活动。，SQLServer2005在数据挖掘方面提供了更为丰富的模型、工具以及扩展空间。包括：可视化的数据挖掘工具与导航、8种数据挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。OracleDataMining(ODM)是Oracle数据库10g企业版的一个选件，它使公司能够从最大的数据库中高效地提取信息并创建集成的商务智能应用程序。数据分析人员能够发现那些隐藏在数据中的模式和内涵。应用程序开发人员能够在整个机构范围内快速自动提取和分发新的商务智能—预测、模式和发现。ODM针对以下数据挖掘问题为Oracle数据库10g提供支持：分类、预测、回归、聚类、关联、属性重要性、特性提取以及序列相似性搜索与分析(BLAST)。所有的建模、评分和元数据管理 *** 作都是通过OracleDataMining客户端以及PL/SQL或基于Java的API来访问的，并且完全在关系数据库内部进行。IBMIntelligentMiner通过其世界领先的独有技术，例如典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，它可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘 *** 作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。现在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识----如客户购买行为，隐藏的关系和新的趋势，数据来源可以是大型数据库和企业内部或Internet上的文本数据源。然后公司可以应用这些信息进行更好、更准确的决策，获得竞争优势。

预测股票价格变化是一个复杂的问题，需要考虑许多因素，包括公司基本面、市场趋势、全球宏观经济环境等。以下是一些在利用市场数据和机器学习算法预测股票价格变化时可以考虑的步骤：

1收集数据：收集股票价格历史数据、公司财务数据、市场数据、行业数据等。

2特征选择：在数据集中选择最具参考意义的特征，并滤除噪声、重复和冗余的数据。

3数据预处理：对数据进行标准化、归一化、缺失值处理等预处理 *** 作，以便更好地利用机器学习算法。

4训练模型：选择合适的机器学习算法，如线性回归、决策树、神经网络等，对数据进行训练和拟合，以寻找股票价格与各个特征之间的关系。

5模型评估和优化：利用回归分析、交叉验证等方法对模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和精度。

6预测：利用训练好的模型，输入未来的市场数据和公司财务数据，进行预测，并输出预测结果。

需要注意的是，在预测股票价格变化时，单独依靠市场数据和机器学习算法并不能完全准确地预测股价变化，还需结合公司基本面、经济环境以及市场趋势等多方面因素进行分析和预测，同时需要对预测结果进行风险评估和预测误差分析，以便更好地进行投资决策。

以上就是关于怎样用CSCD预测circRNA的下游miRNA全部的内容，包括:怎样用CSCD预测circRNA的下游miRNA、数据库怎么加入算法、数据库和算法是什么关系等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！