博文
miRNA靶基因识别之hiddenICP
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写在前面
前三次说了基于因果推理方法识别miRNA靶基因（miRNA靶基因识别之IDA ，miRNA靶基因识别之DirectTarget和miRNA靶基因识别之JointIDA）。这次说一下基于hiddenICP（hidden Invariant Causal Prediction）因果推理方法识别miRNA靶基因。
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动机
以往因果推理模型方法（IDA、DirectTarget和JointIDA），都是识别某一个生物条件下的miRNA靶基因。为了能够识别在多个生物条件下的miRNA靶基因，提出了hiddenICP（hidden Invariant Causal Prediction）因果推理方法来识别miRNA靶基因（图1）。
图1 ICP方法论文
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ICP
hiddenICP因果推理方法的输入数据源为匹配的miRNA和mRNA表达谱。由于没有使用先验信息，因此它是一种非监督性方法。通过与相关分析方法（Pearson）、回归分析方法（Lasso）、因果方法（IDA和jointIDA）和随机方法（Random）比较，hiddenICP在发现实验验证型miRNA靶基因个数方面表现最优（图2）。详细结果参见参考文献[1]。
图2 ICP方法与其他方法比较结果
后话
hiddenICP考虑隐变量信息，以及恶性肿瘤的亚型分类信息（作为环境变量）协同来识别miRNA靶基因。实验结果也表明，隐变量信息和恶性肿瘤的亚型分类信息有主识别miRNA靶基因。
参考链接与文献：
[1] Pham VV, Zhang J, Liu L, et al. Identifying miRNA-mRNA regulatory relationships in breast cancer with invariant causal prediction. BMC Bioinformatics. 2019;20(1):143.
[2] Peters J, Buhlmann P, Meinshausen N. Causal inference by using invariant prediction: identification and confidence intervals. J R Stat Soc Ser B Stat Methodol. 2016;78(5):947–1012[2]
[3] Judea Pearl. 2000. Causality: models, reasoning, and inference. Cambridge University Press.
[4] 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？
11. miRNA靶基因识别
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26. miRNA靶基因识别之IDA
27. EMT，你怎么那么多调控因子！
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/。
https://blog.sciencenet.cn/blog-571917-1318510.html
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