동물에서 보존된 및 비보존된 마이크로RNA 타겟 예측

동기: 마이크로RNA (miRNA)는 많은 다양한 생물학적 과정에 관여하며, 수천 개의 유전자의 기능을 조절할 잠재력이 있습니다. 그러나 miRNA 연구에서의 주요 문제 중 하나는 miRNA 타겟을 정확하게 예측할 수 있는 생물정보학 프로그램의 부족입니다. 동물의 miRNA는 유전자 타겟에 대한 제한된 서열 상보성을 가지므로 높은 특이성을 가진 타겟 예측 모델을 구축하는 것이 도전적입니다. 결과: 본 연구에서는 지원 벡터 머신(SVM)과 대규모 마이크로어레인 훈련 데이터셋에 기반한 새로운 miRNA 타겟 예측 프로그램을 제시합니다. 공개된 마이크로어레인 데이터를 체계적으로 분석하여, 타겟 하향 조절에 중요한 통계적으로 유의미한 특징들을 확인했습니다. 이질적인 예측 특징들은 우리 타겟 예측 모델인 MirTarget2의 훈련을 위해 SVM 기계 학습 프레임워크에서 비선형적으로 통합되었습니다. 인간에서 예측된 miRNA 타겟 사이트의 약 절반은 다른 유기체에서 보존되지 않습니다. 우리 예측 알고리즘은 대량의 miRNA 하향 조절 유전자 타겟 예측 성능 향상을 위해 독립적인 실험 데이터로 검증되었습니다. 가용성: 모든 예측된 타겟은 온라인 데이터베이스 miRDB에 수집되었으며, http://mirdb.org에서 무료로 접근할 수 있습니다.