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miRNA活性识别之因果推理方法

已有 2807 次阅读 2021-12-30 08:23 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

写在前面

因果推理模型除了识别miRNA靶基因(miRNA靶基因识别之IDAmiRNA靶基因识别之DirectTargetmiRNA靶基因识别之JointIDAmiRNA靶基因识别之hiddenICP),而且还能够识别miRNA活性。这次说一下基于因果推理方法识别miRNA活性。

 

01

动机

已有计算机方法只识别某一特定生物条件下的miRNA活性,但是miRNA活性在单一生物条件下是否具有特异性,不得而知。因此,需要使用至少两种生物条件的数据,才能构建条件特异性miRNA活性。另一方面,大部分识别miRNA活性方法主要基于miRNAs和靶基因之间的统计相关关系。先前已经说了,miRNAs和靶基因之间是因果调控关系。基于以上两点,就有了因果推理方法识别miRNA活性的动机(图1)。

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1 miRNA活性识别方法论文

 

02

miRNA活性

miRNA活性简单理解为:miRNA在不同生物条件下,其调控模式发生显著性变化。为了识别miRNA活性,文献[1]考虑了两方面的因素。首先,考虑每个miRNA在不同生物条件下的调控差异。其次,考虑miRNA与靶基因之间的因果关系。通过比较研究,在识别活性miRNA个数方面,文献[1]能够比其他方法识别出更多的活性miRNAs(图2和图3)。并且,这些活性miRNAs还具有生物学意义(详细情况间文献[1])。

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2与五种相关分析方法比较结果

 

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3与已有活性识别方法比较结果

 

后话

如果某个miRNA的活性在不同生物条件下表现差异,那么该miRNA被认识潜在的生物标志物。差异表达分析只是考虑miRNA在基因表达水平的差异,然而文献[1]考虑miRNA在基因调控网络水平的差异。以往研究表明,在刻画一个生物条件或细胞时候,基因调控网络往往比基因表达更加稳定和可靠。本次,虽然只是说了miRNA活性,但思路也适用于研究其他非编码RNA的活性。

 

 

参考链接与文献:

[1] Zhang J, Le TD, Liu L, et al. Inferring condition-specific miRNA activity from matched miRNA and mRNA expression data. Bioinformatics. 2014;30(21):3070-3077. doi:10.1093/bioinformatics/btu489

[2] Judea Pearl. 2000. Causality: models, reasoning, and inference. Cambridge University Press.

[3] Peter Spirtes, C Glymour, and R Scheines. 2000. Causation, prediction, and search (2nd ed.). MIT Press, Cambridge, MA

 

更多背景知识如下:

1. miRNA是何方神圣?

2. What?植物miRNA能够调控动物靶基因?

3. miRNA也走非主流路线!

4. Tools4miRs:只为miRNA分析

5. miRNA序列与表达谱数据库

6. miRNA有个DIANA系列

7. miRNA富集分析之miRPath

8. miRNA富集分析之TAM

9. miRNA富集分析之miEAA

10. miRNA富集分析之clusterProfiler

11.miRNA靶基因识别

12. miRNA靶基因识别:下一步

13. miRNA靶基因之实验验证型数据库

14. miRNA靶基因之预测型数据库

15. miRNA靶基因之综合型数据库

16. miRNA靶基因之miRLAB

17. miRNA靶基因之miRBaseConverter

18. miRNATF互为调控

19. miRNA与人类疾病

20. miRNA靶基因与人类疾病

21. miRNAEMT

22. miRNA协作

23. miRNA协作之MFSN

24. miRNA协作之因果推理方法

25. 单细胞水平miRNA调控

26. miRNA靶基因识别之IDA

27. EMT,你怎么那么多调控因子!

28. miRNA靶基因识别之DirectTarget

29. miRNA靶基因识别之JointIDA

30. miRNA靶基因识别之hiddenICP

 

号外,为了便于交流,我们为miRNA介导的ceRNA研究在Frontiers in Molecular Biosciences杂志( 2020_IF = 5.246)整了个专刊,主题为“Computational Identification of ceRNA Regulation”。投稿链接:https://www.frontiersin.org/research-topics/24340/

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