基於基因調控的miRNA靶標預測算法研究

《基於基因調控的miRNA靶標預測算法研究》是依託中國礦業大學，由劉輝擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於基因調控的miRNA靶標預測算法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：劉輝
• 依託單位：中國礦業大學

項目摘要

miRNA通過對靶標基因表達的調控，在癌症等疾病和生命過程中發揮重要作用。miRNA靶標的預測是miRNA研究的瓶頸和熱點問題。針對miRNA靶標預測算法過度依賴序列信息而且性能不高的現狀，本項目從基因調控角度入手，提出miRNA→作用通路→轉錄因子→調控基因集因果假設模型，並利用系統生物學思想開展靶基因預測算法的研究。本項目擬採用統計分析、機器學習、貝葉斯推斷、基因富集度分析等方法，有機地融合序列信息、多種生物學實驗數據、作用通路、轉錄因子調控信息以及其它生物學先驗知識，在獲得更高預測準確度的同時，對預測結果做出合理生物學解釋，為後續的鑑定工作提供有力參考。本項目將為miRNA靶標預測提供新的思路，對闡明miRNA作用機制、揭示miRNA功能有重要意義。

結題摘要

miRNA通過對靶標基因表達的調控，在癌症等疾病和生命過程中發揮重要作用。近年來，miRNA被發現可能與長非編碼RNA、RNA甲基化等轉錄組級生命過程有不同程度的關聯。在miRNA靶標預測方面，本項目首先利用PAR-CLIP數據構建訓練數據集；利用LASSO進行最優特徵選取；採用統計分析、機器學習方法設計基於序列的miRNA靶標預測算法。其次，本項目從基因調控角度入手，提出“miRNA→作用通路→轉錄因子→調控基因集”因果假設模型；利用ITFP轉錄因子資料庫構建轉錄因子上層調控關係網路和轉錄因子調控基因集合；利用基因富集度分析探測表達異常的轉錄因子，並推斷上層可能存在的受控靶標基因。在lncRNA預測方面，項目組通過建立高質量的訓練數據集並利用機器學習方法設計分類器實現了鑑別編碼RNA和長非編碼RNA的算法lncRScan-SVM。在RNA甲基化研究方面，課題組設計了基於MeRIP-Seq數據的m6A峰區檢測算法exomePeak、峰區差異化分析算法、空間增強型峰區差異化分析算法，並建立了包含m6A點位、miRNA綁定點位、RBP綁定點位、剪下因子綁定點位等信息的聯合資料庫。本項目的實施為後續的非編碼RNA和RNA甲基化調控機制相關研究奠定了堅實的數據、理論基礎以及技術儲備。