Emerging bevis har visat microRNAs (miRNAs) spelar en viktig roll i human sjukdom forskning. Att identifiera potentiell association mellan dem är viktigt för utvecklingen av patologi, diagnos och terapi. Emellertid är endast en liten del av alla miRNA-sjukdom par i de nuvarande datauppsättningarna experimentellt validerade. Detta föranleder utvecklingen av högpresterande beräkningsmetoder för att förutsäga verkliga interaktionspar. I detta papper föreslår vi en ny modell av Logistik Model Tree för att förutsäga miRNA-sjukdom Association (LMTRDA) genom att samla information från flera källor inklusive miRNA sekvenser, miRNA funktionell likhet, sjukdom semantisk likhet, och kända miRNA-sjukdom associationer. I synnerhet introducerar vi miRNA sekvensinformation och extrahera dess funktioner med hjälp av naturligt språk bearbetningsteknik för första gången i miRNA-sjukdom förutsägelse modell. I korsvalideringsförsöket erhöll LMTRDA 90.51% prediktionsnoggrannhet med 92.55% känslighet vid AUC på 90.54% på HMDD V3.0 datasetet. För att ytterligare utvärdera LMTRDA:s prestanda jämförde vi den med olika modeller för klassificering och funktionsbeskrivning. Dessutom validerar vi också den prediktiva förmågan hos LMTRDA i mänskliga sjukdomar inklusive bröstneoplasier, bröstneoplasier och lymfom. Som ett resultat, 28, 27 och 26 av de bästa 30 miRNAs associerade med dessa sjukdomar verifierades genom experiment i olika typer av fallstudier. Dessa experimentella resultat visar att LMTRDA är en tillförlitlig modell för att förutsäga associationen mellan miRNAs och sjukdomar. Identifiering av miRNA-sjukdom associationer anses som ett viktigt steg för utvecklingen av diagnos och terapi. Beräkningsmetoder bidrar till att upptäcka potentiella sjukdomsrelaterade miRNAs. Baserat på antagandet att funktionellt relaterade miRNAs tenderar att vara involverade sjukdom, är modellen av LMTRDA föreslås att prioritera de underliggande miRNA-sjukdom associationer genom att fusing multi-source information inklusive miRNA sekvenser, miRNA funktionell likhet, sjukdom semantisk likhet, och kända miRNA-sjukdom associationer. Genom korsvalidering visade de lovande resultaten den föreslagna modellens effektivitet. Vi genomförde vidare fallstudier av tre viktiga mänskliga komplexa sjukdomar inklusive bröstneoplasier, bröstneoplasier och lymfom, 28, 27 och 26 av topp-30 förutsagda miRNA-sjukdom associationer har bekräftats manuellt baserat på senaste experimentella rapporter. Det förväntas att LMTRDA-modellen kan prioritera de mest potentiella miRNA-sjukdomsföreningarna i stor skala för att främja utvecklingen av biologisk experimentvalidering i framtiden, vilket ytterligare kan bidra till förståelsen av komplexa sjukdomsmekanismer.
Wang m.fl. föreslog en ny metod för Logistik Modell Tree för att förutsäga miRNA-sjukdom Association och extraherade miRNA sekvensinformation för första gången med hjälp av naturliga språk bearbetning tekniker REF.
LMTRDA: Using logistic model tree to predict MiRNA-disease associations by fusing multi-source information of sequences and similarities
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}