Som en stor klass av icke-kodande RNA (ncRNAs), har långa ncRNAs (lncRNAs) fått avsevärd uppmärksamhet under de senaste åren. Mutationer och dysfunktion av lncRNAs har inblandats i mänskliga störningar. Många lncRNA utövar sina effekter genom interaktioner med motsvarande RNA-bindande proteiner. Flera beräkningsmetoder har utvecklats, men endast få kan göra förutsägelser om dessa interaktioner från en nätverksbaserad synvinkel. Här introducerar vi en beräkningsmetod som heter lncRNA-protein bipartite network inference (LPBNI). LPBNI syftar till att identifiera potentiella lncRNA-interaktiva proteiner, genom att till fullo använda de kända interaktionerna mellan lncRNA- protein. Test för crossvalidering (LOOCV) visar att LPBNI avsevärt överträffar andra nätverksbaserade metoder, inklusive slumpmässig gång (RWR) och proteinbaserad samarbetsfiltrering (ProCF). Dessutom utfördes en fallstudie för att visa LPBNIs prestanda med hjälp av verkliga data för att förutsäga potentiella lncRNA-interaktiva proteiner.
Ge och al. REF föreslog LPBNI för att identifiera potentiella lnc RNA-interaktiva proteiner, genom att till fullo använda de kända interaktionerna mellan lnc RNA och protein.
A Bipartite Network-based Method for Prediction of Long Non-coding RNA–protein Interactions
{'venue': 'Genomics, Proteomics & Bioinformatics', 'journal': 'Genomics, Proteomics & Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}