miRNA-疾病关联预测工具

[所属分类:新闻动态] [发布时间:2019-10-10] [发布人:] [阅读次数:] [返回]

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北京大学基础医学院周源团队和河北工业大学李建伟团队研究测试结果不仅为生物医学研究人员选择合适的miRNA-疾病关联预测因子提供了参考，还为开发更强大的miRNA-疾病关联预测因子提供了未来的方向。

MicroRNAs（miRNAs）是在真核生物中发现的一类内源性的具有调控功能的非编码RNA，其大小长约20~25个核苷酸。成熟的miRNAs是由较长的初级转录物经过一系列核酸酶的剪切加工而产生的，随后组装进RNA诱导的沉默复合体，通过碱基互补配对的方式识别靶mRNA，并根据互补程度的不同指导沉默复合体降解靶mRNA或者阻遏靶mRNA的翻译。

MicroRNA（miRNA）是22nt左右的RNA，主要通过靶向mRNA的3'UTR区来调节基因表达。这些小的非编码RNA广泛参与重要的生物学过程，例如细胞分裂，分化，凋亡，细胞周期调节，炎症和应激反应。因此，miRNA的失调，包括表达失调，功能获得或丧失的突变以及表观遗传沉默，通常在许多疾病的发作和发展中起重要作用，包括但不限于癌症，心血管疾病和神经退行性疾病疾病。迄今为止，有一些流行的miRNA疾病关联数据库，其中HMDD和miR2Disease手动从文献中挑选出已知的miRNA疾病关联，而dbDEMC通过在观察到的疾病（癌症）中鉴定差异表达的miRNA来推断miRNA疾病关联。这些数据库不仅可以用于生物医学科学家了解miRNA在疾病中的作用，还可以用于生物信息学开发人员建立新颖的miRNA-疾病关联预测工具。

确实，鉴于仍然有很大一部分潜在的miRNA-疾病关联尚待探索，因此计算方法构成了实验分析的必要补充。例如，最新的miRBase记录了1917个人类miRNA基因，而根据当前的DO命名法则有9000多个疾病术语。相比之下，HMDD v3.1是目前最新的miRNA-疾病关联数据集，仅涵盖893种疾病和1206个miRNA基因之间的35547个miRNA-疾病关联。这些统计数据表明，尚未通过实验研究报道约30％和约80％的人类miRNA和疾病。考虑到实验的时间和人工成本，有效和准确的计算预测工具是必要的，并保证社区筛选主要目标进行进一步研究。

在这里，基于来自最新HMDD v3.1数据库的8000多种新颖的miRNA疾病关联，研究人员对36种容易获得的预测方法进行了系统比较。通过严格的精确召回曲线分析对它们的整体性能进行了评估，其中有13种方法显示出可接受的准确性（AUPRC> 000.200），而前两种方法的AUPRC则有希望达到0.300以上，并且在仅考虑因果关系时，其中大多数方法的排名也很高miRNA疾病关联为阳性样品。通过组合不同的预测变量或采用更新的miRNA相似度矩阵证明了性能提高的潜力，与最佳的单个预测变量和使用先前相似性矩阵的预测变量相比，分别可提高AUPRC的16％和46％ 。该研究分析提出了可用方法的一个普遍问题，即预测结果严重偏向于带有许多已知miRNA的注释良好的疾病，并且无法通过与一般miRNA-区别因果性miRNA-疾病关联来进一步对阳性样本进行分层。

总之，该基准测试结果不仅为生物医学研究人员选择合适的miRNA-疾病关联预测因子提供了参考，还为开发更强大的miRNA-疾病关联预测因子提供了未来的方向。