数据挖掘—miRNA调节网络的构建资源简介：
由于人类的基因数量巨大,miRNA作为调控这些基因表达的非编码RNA,其与基因的关系非常复杂。当前基因样本数目高达两万多维,随着维数的增加,获取基因与miRNA之间的关系的难度也随之增加。近年来关于基因和miRNA之间关系的研究成为生物信息学的一个热点。研究者们发现众多疾病间存在很多共性,比如某些基因和miRNA在多种疾病中都有相似的表达,需要通过一定方法识别这些疾病中相关的miRNA和基因的调控关系。目前建立两者的调控关系方法有很多，包括数据库比对，算法的运用，实验的验证等等。这些都会通过详细的介绍传递给大家。并会通过具体的操作向大家演示如何构建两者的关系。相较于之前推出的《豪斯医生基因数据挖掘》和《WGCNA详解》，此次课程在内容上进行了延伸，将重点回到了非编码RNA的调控网络上。这过程中，不仅会重新温故之前的知识，又将WGCNA作为一种新的算法构建miRNA与mRNA的关系。
具体地，你将进一步了解非编码RNA数据的下载和处理，WGCNA的理论和操作，数据库的比对，cytoscape的灵活玩转，还有R语言的基本语法。该课程的学习会为大家在科研的道路中增加新的助力。
课程目录
├──01、TCGA概述
| ├──01、TCGA概述.mp4 68.48M
| ├──02、TCGA概述.mp4 17.61M
| └──03、TCGA概述.mp4 37.08M
├──02、构建调控关系理论
| ├──01、构建调控关系理论.mp4 18.94M
| ├──02、构建调控关系理论.mp4 66.52M
| └──03、构建调控关系理论.mp4 141.73M
├──03、WGCNA理论
| ├──01、WGCNA理论.mp4 24.27M
| ├──02、WGCNA理论.mp4 18.90M
| ├──03、WGCNA理论.mp4 20.97M
| └──04、WGCNA理论.mp4 53.19M
├──04、数据下载
| ├──01、数据下载.mp4 55.22M
| ├──02、数据下载.mp4 52.12M
| ├──03、数据下载.mp4 47.11M
| └──04、数据下载.mp4 96.09M
├──05、提取蛋白编码基因
| ├──01、提取蛋白编码基因.mp4 64.98M
| ├──02、提取蛋白编码基因.mp4 51.92M
| ├──03、提取蛋白编码基因.mp4 56.89M
| ├──04、提取蛋白编码基因.mp4 56.79M
| └──05、提取蛋白编码基因.mp4 105.10M
├──06、差异分析
| ├──01、差异分析.mp4 52.20M
| ├──02、差异分析.mp4 41.62M
| └──03、差异分析.mp4 98.34M
├──07、基于算法构建调控
| ├──01、基于算法构建调控.mp4 64.70M
| ├──02、基于算法构建调控.mp4 58.44M
| ├──03、基于算法构建调控.mp4 54.62M
| └──04、基于算法构建调控.mp4 64.92M
├──08、cytoscape构建网络
| ├──01、cytoscape构建网络.mp4 60.00M
| └──02、cytoscape构建网络.mp4 105.75M
└──09、数据库预测
| ├──01、数据库预测.mp4 47.45M
| ├──02、数据库预测.mp4 272.25M
| ├──03、数据库预测.mp4 44.58M
| └──04、数据库预测.mp4 96.81M
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标题：数据挖掘在miRNA调节网络构建中的应用
随着生物信息学的发展，数据挖掘技术在生物医学领域的应用越来越广泛。其中，miRNA调节网络的构建是一个重要的研究方向。miRNA是一种小分子非编码RNA，它在基因表达调控中起着关键的作用。通过数据挖掘技术，我们可以从大量的生物数据中提取有用的信息，构建miRNA调节网络，从而深入理解miRNA的功能和作用机制。
首先，我们需要收集大量的miRNA表达数据。这些数据可以从公共数据库如NCBI、GEO等获取。然后，我们使用数据挖掘技术对这些数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等步骤，以便于后续的分析。
接下来，我们使用聚类分析方法对miRNA进行分类。聚类分析是一种无监督的机器学习方法，它可以将相似的对象归为一类。通过聚类分析，我们可以找出具有相似表达模式的miRNA，这些miRNA可能具有相似的功能或作用机制。
然后，我们使用关联规则挖掘方法寻找miRNA之间的相互关系。关联规则挖掘是一种在大规模数据集中发现有趣关联模式的方法。通过关联规则挖掘，我们可以发现哪些miRNA经常一起出现，或者它们的表达模式是否具有某种关联性。
最后，我们使用网络分析方法构建miRNA调节网络。网络分析是一种研究复杂系统的方法，它可以帮助我们理解系统中各个元素之间的关系。通过网络分析，我们可以清晰地看到miRNA调节网络的结构，以及每个miRNA在网络中的位置和角色。
总的来说，数据挖掘技术在miRNA调节网络构建中发挥着重要的作用。通过数据挖掘，我们可以从大量的生物数据中提取有用的信息，深入理解miRNA的功能和作用机制。然而，数据挖掘技术仍然是一个不断发展的领域，我们期待在未来能够开发出更有效的数据挖掘方法，以更好地服务于生物医学研究。
