Bakgrund: MicroRNAs (miRNAs) är viktiga post-transcriptional regulators som har visat sig spela en viktig roll i mänskliga sjukdomar. Att belysa sambanden mellan miRNA och sjukdomar på den systematiska nivån kommer att fördjupa vår förståelse av sjukdomarnas molekylära mekanismer. Emellertid, miRNA-sjukdom associationer identifierade av tidigare beräkningsmetoder är långt ifrån fullständighet och mer ansträngning behövs. Resultat: Vi utvecklade en beräkningsram för att identifiera miRNA-sjukdom associationer genom att utföra slumpmässig gånganalys, och fokuserade på den funktionella länken mellan miRNA mål och sjukdomsgener i protein-protein interaktion (PPI) nätverk. Dessutom var ett bipartit miRNA-sjukdomsnätverk konstruerat, från vilket flera miRNA-sjukdom samreglerade moduler identifierades genom hierarkisk klusteranalys. Vårt tillvägagångssätt uppnådde tillfredsställande resultat när det gällde att identifiera kända cancerrelaterade miRNA för nio humana cancerformer med ett område under ROC-kurvan (AUC) mellan 71,3 % och 91,3 %. Genom att systematiskt analysera de globala egenskaperna hos miRNA-sjukdomsnätverket, fann vi att endast ett litet antal miRNAs reglerade gener involverade i olika sjukdomar, gener associerade med neurologiska sjukdomar var företrädesvis reglerade av miRNAs och vissa immunologiska sjukdomar var associerade med flera specifika miRNAs. Vi noterade också att de flesta sjukdomar i samma samreglerade modul tenderade att tillhöra samma sjukdom kategori, vilket tyder på att dessa sjukdomar kan dela liknande miRNA reglerande mekanismer.
Shi och Al. etablerade en beräkningsmetod baserad på en slumpmässig gång algoritm för att identifiera okända miRNA-sjukdom associationer REF.
Walking the interactome to identify human miRNA-disease associations through the functional link between miRNA targets and disease genes
{'venue': 'BMC Systems Biology', 'journal': 'BMC Systems Biology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}