Bakgrund: Även om de flesta av utskrifterna är långa icke-kodande RNA (lncRNAs), är lite känt om deras funktioner. lncRNAs fungerar vanligtvis genom interaktioner med proteiner, vilket innebär vikten av att identifiera de bindande proteinerna av lncRNAs för att förstå de molekylära mekanismer som ligger till grund för lncRNAs funktioner. Endast ett fåtal metoder är tillgängliga för att förutsäga interaktioner mellan lncRNAs och proteiner. I denna studie introducerar vi en ny metod lncPro. Resultat: Genom att koda RNA- och proteinsekvenser till numeriska vektorer använde vi matrisförökning för att poängsätta varje RNA-proteinpar. Denna poäng kan användas för att mäta interaktioner mellan ett RNA-protein par. Denna metod diskriminerar effektivt interagerande och icke-interaktions-RNA-protein par och förutsäger RNA-protein växelverkan inom ett givet komplex. Genom att tillämpa denna metod på alla mänskliga proteiner, fann vi att de långa icke-kodande RNA som vi samlat tenderar att interagera med nukleära proteiner och RNA-bindande proteiner. Slutsatser: Jämfört med befintliga metoder förkortar vår metod tiden för träningsmatrisen och ger optimala resultat baserat på den modell som används. Förmågan att förutsäga sambanden mellan lncRNAs och proteiner har också förbättrats. Vår metod ger en idé om hur man integrerar olika uppgifter i prognosprocessen.
Lu m.fl. REF följde ett annat tillvägagångssätt när det gällde att förutsäga RNA-proteininteraktion.
Computational prediction of associations between long non-coding RNAs and proteins
{'venue': 'BMC Genomics', 'journal': 'BMC Genomics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}