TSMDA:基于目的和症状的盘算模子，用于miRNA与疾病的相关性预测

起源：本站原创 2021-11-04 10:00

TSMDA:基于目的和症状的盘算模子，用于mirna与疾病的相关性预测。

高通量测序技术的呈现提醒了microrna (mirna)在包含癌症和神经退行性疾病在内的普遍疾病中的次要作用。懂得mirna与疾病之间的新关系能够会提醒简单的发病机制，从而招致无效的和医治。然而，今朝研讨新型mirna与疾病的相关性是费时花钱的。多年来，曾经提出了几种盘算模子来优先思索潜在的 疾病联系关系，但可用性或预测才能无限。

为了填补这一空缺，作者引入了TSMDA，这是一种新的机械培训办法，应用靶标和症状信息以及阴性样本选择来预测mirna与疾病的联系关系。TSMDA显著优于同类办法，在5倍穿插验证和盲测验下，受试者任务特征曲线(ROC)上面积(AUC)别离为0.989和0.982。作为案例研讨，作者也证实了该办法可能提醒、前列腺癌和肺癌中潜在的mirna与疾病的联系关系。

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microrna (mirna)是一种典型长度为2125个核苷酸的小型非编码调控rna。人类成熟mirna通过与30个未翻译区域的部门互补碱基配对来节制靶信使rna (mRNAs)的基因表白。这种互相作用通常会招致转录后克制，偶然会招致miRNA降解。各类心理进程，如细胞增殖和细胞灭亡，都是由一个简单的mirna网络调控的。

跟着高通量测序技术的呈现，越来越多的证据标明mirna与疾病之间存在联系关系。一些mirna的抓紧管制与多种疾病的倒退相关，如癌症、脑和血汗管疾病。例如，胰腺癌的产生能够来自miR-21、miR-155、miR- 181、miR-221和miR-222的上调。

是以，懂得mirna与疾病之间的关系能够有助于说明发病机制，匆匆进基于mirna的或药物的利用。今朝，年夜量与疾病相关的miRNAs已被试验证明并在多个数据库中搜集。虽然做出了这些严重的尽力，但年夜规模摸索潜在的疾病mirna联系关系是不行行的，由于试验验证是辛苦和低廉的。在这种环境下，迫切必要无效的盘算办法来提出潜在的联系关系并指导试验任务。

普遍利用了各类机械培训模子，以协助摸索mirna与疾病的关系。从普遍承受的假如，表型类似的疾病和功效雷同的mirna倾向于联系关系，试验证明的联系关系可以用来辨认新的联系关系。一个特殊的模子，miRNA靶点失调网络(MTDN)，曾经树立，以提醒潜在的癌症相关miRNA。之后的研讨停顿之一是miRNA-疾病联系关系随机丛林(RFMDA)，它基于miRNA功效类似性(MISIM)和疾病语义类似性，作为miRNA-疾病联系关系预测的特征。

虽然今朝已有的办法做出了显著的尽力，但模子性能仍旧遭到miRNA和疾病类似性估量的限定，不克不及间接反映miRNA机制和疾病发病机制。通过两种附加办法得到的性能改良，miRNA 疾病联系关系的潜在特征提取 (LFEMDA) 和 miRNA 疾病联系关系的基于间隔的序列类似性 (DBMDA)，强调将生物特征，如 miRNA 序列，引入类似性盘算是紧张的。缺乏理论的阴性样本也是一个紧张的挑战，各类办法随机从mirna -疾病对中选择阴性样本，但没有证明相关性。

这种办法能够会招致假阴性成果。之前的两个模子，非负样本提取(NSEMDA)和负样本选择战略和多层感知器(NMLPMDA)，提出了选择靠得住负样本的替代办法。NSEMDA通过正向无标志(PU)培训迭代过滤未知样本，这是一种用于处置标志成绩的算法，此中只有一个类可用。另外，NMLPMDA应用mirna基因疾病网络来打消能够的联系关系。

预测 miRNA 与疾病的联系关系

图片起源：

在这里，作者提出了一种新的机械培训模子，采取基于靶标和症状的类似性用于mirna -疾病联系关系预测(TSMDA)。在本研讨中，引入miRNA靶基因和疾病症状，加强类似性盘算，并基于扩大miRNAgene-disease网络和改良的PU培训进行靠得住的阴性样本选择。（ 100yiyao.com）

参考文献

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