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J-GLOBAL ID：202202240590770348   整理番号：22A1178423

MILNP:改良された線形近傍類似性とラベル伝播に基づく植物lncRNA-miRNA相互作用予測【JST・京大機械翻訳】

MILNP: Plant lncRNA-miRNA Interaction Prediction Based on Improved Linear Neighborhood Similarity and Label Propagation

著者 (7件)： Cai Lijun (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Gao Mingyu (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Ren Xuanbai (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Fu Xiangzheng (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Xu Junlin (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Wang Peng (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Chen Yifan (College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China)
資料名： Frontiers in Plant Science (Web)  (Frontiers in Plant Science (Web))
巻： 13  ページ： 861886  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7094A  ISSN： 1664-462X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 長い非コードRNA(lncRNAs)とマイクロRNA(miRNAs)の間の相互作用の知識は,種々の生物活性を理解し,新薬を設計する基礎である。lncRNA-miRNA相互作用を予測するための以前の計算法は植物に欠けており,それらは予測精度とその適用性に影響する様々な制限に悩まされている。植物lncRNA-miRNA相互作用に関する研究は,まだその乳児期にある。本論文では,改良線形近傍類似性測定および線形近傍伝搬アルゴリズムに基づく植物lncRNA-miRNA相互作用を予測するための正確な予測子MILNPを提案した。特に,lncRNAとmiRNAの多重類似性プロファイルから線形近傍類似性に基づく新しい類似性測度を提案し,既存の方法の限界を逃れるように,より正確な近傍範囲を導いた。次に,ラベル伝搬に基づく両方の類似性マトリックスから予測されるlncRNA-miRNA相互作用を同時に更新した。最新の植物lncRNA-miRNA相互作用ベンチマークデータセット上でMILNPを包括的に評価した。結果は,最新の方法よりもMILNPの優れた性能を示した。さらに,MILNPは単離植物lncRNA(またはmiRNA)に活用できる。事例研究は,MILNPが新しい植物lncRNA-miRNA相互作用を同定し,古典的ツールにより確認されることを示唆する。実装は利用できる。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  アルゴリズム ,  *相互作用 ,  測度 ,  予測 ,  *植物 ,  多重化 ,  線形性 ,  生物活性 ,  事例研究 ,  類似性
準シソーラス用語： *マイクロRNA ,  非翻訳RNA ,  予測子 ,  予測精度 ,  *非翻訳長鎖RNA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 植物lncRNA-miRNA相互作用 ,  理論的導出 ,  マルチレベル類似性 ,  線形再構成 ,  ラベル伝搬

分類 (1件)： 遺伝子発現  (EC02040Q)

引用文献 (74件)：

• Aglawe S. B., Verma A. K., Upadhyay A. K. (2021). Bioinformatics tools and databases for genomics-assisted breeding and population genetics of plants: a review. Curr. Bioinform. 16 766-773.
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• Amin N., McGrath A., Chen Y.-P. P. (2019). Evaluation of deep learning in non-coding RNA classification. Nat. Mach. Intell. 1 246-256. doi: 10.1038/s42256-019-0051-2
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タイトルに関連する用語 (10件)： 線形 ,  近傍 ,  類似性 ,  ラベル ,  伝播 ,  植物 ,  lncRNA ,  miRNA ,  相互作用 ,  予測