LncRNA已成为参与正常细胞生理学和疾病的主要调控分子类别，我们对lncRNA的了解非常有限，它已成为发现癌症中与疾病相关的新的lncRNA的主要研究挑战。 基于具有相似表型关联的多种疾病显示相似的分子机制这一假设，我们提出了一种基于Pancancer网络的优先排序方法，通过整合疾病表型关联来系统地识别疾病特异性风险lncRNA。 我们将该策略应用于来自14种癌症类型的大约2800个肿瘤样本中，以区分疾病风险lncRNAs的优先级。 我们的方法在ROC曲线下得出的平均面积（AUC）为80.66

LncRNA已成为参与正常细胞生理学和疾病的主要调控分子类别，我们对lncRNA的了解非常有限，它已成为发现癌症中与疾病相关的新的lncRNA的主要研究挑战。 基于具有相似表型关联的多种疾病显示相似的分子机制的假设，我们提出了一种基于Pancancer网络的优先排序方法，通过整合疾病表型关联来系统地识别疾病特异性风险lncRNA。 我们将该策略应用于来自14种癌症类型的大约2800个肿瘤样品中，以区分疾病风险lncRNAs的优先级。 我们的方法在ROC曲线下得出的平均面积（AUC）为80.66％