Метод глубокого обучения для обнаружения мишеней микроРНК/изомиР

Новости

ДомДом / Новости / Метод глубокого обучения для обнаружения мишеней микроРНК/изомиР

Jun 23, 2023

Метод глубокого обучения для обнаружения мишеней микроРНК/изомиР

Scientific Reports, том 12, номер статьи: 10618 (2022) Цитировать эту статью 2211 Доступов 2 Цитирования 3 Подробности альтметрических показателей Точная идентификация мишеней микроРНК (миРНК) в паре оснований

Научные отчеты, том 12, Номер статьи: 10618 (2022) Цитировать эту статью

2211 Доступов

2 цитаты

3 Альтметрика

Подробности о метриках

Точная идентификация мишеней микроРНК (миРНК) при разрешении пар оснований была открытой проблемой уже более десяти лет. Недавнее открытие изоформ микроРНК (изомиР) еще больше усложняет эту проблему. Несмотря на существование множества методов, ни один из них не учитывает изомиР, и их эффективность по-прежнему неоптимальна. Мы предполагаем, что, принимая во внимание взаимодействия isomiR-мРНК и применяя модель глубокого обучения для изучения особенностей взаимодействия микроРНК-мРНК, мы можем повысить точность прогнозирования целей микроРНК. Мы разработали инструмент глубокого обучения под названием DMISO, чтобы выявить сложные особенности взаимодействий микроРНК/изомиР-мРНК. По данным десятикратной перекрестной проверки, DMISO показал высокую точность (95%) и полноту (90%). По результатам оценки на трех независимых наборах данных DMISO показал превосходящую производительность по сравнению с пятью инструментами, включая три популярных традиционных инструмента и два недавно разработанных инструмента на основе глубокого обучения. Применяя две популярные стратегии интерпретации признаков, мы продемонстрировали важность областей микроРНК, отличных от их семян, и потенциальный вклад РНК-связывающих мотивов внутри микроРНК/изомиР и мРНК во взаимодействия микроРНК/изомиР-мРНК.

МикроРНК (миРНК) представляют собой одноцепочечные некодирующие РНК длиной ~ 22 нуклеотида (нт), которые играют важную роль в регуляции генов и прогрессировании заболевания1,2,3,4,5. Во время биогенеза миРНК у многоклеточных животных гены миРНК транскрибируются в pri-миРНК, которые разрезаются ферментами Drosha и DGCR8 с образованием пре-миРНК со структурой шпильки. Пре-микроРНК затем экспортируются в цитоплазму и обрабатываются ферментом Dicer с образованием дуплексных микроРНК. Наконец, микроРНК созревают из одной или обеих цепей дуплексных микроРНК. Эти зрелые микроРНК напрямую связываются и взаимодействуют со своими мРНК-мишенями в разных типах клеток посредством контекстно-зависимого выбора сайтов-мишеней, что приводит к деградации и/или репрессии трансляции целевых мРНК1,2,3. Таким образом, важно исследовать, как микроРНК выбирают свои целевые сайты и идентифицируют свои целевые мРНК.

Открытие различных типов изоформ микроРНК (изомиР) делает общее исследование сайтов-мишеней микроРНК и генов-мишеней более сложным, но увлекательным6. Во время биогенеза микроРНК многоклеточных животных изомиР создаются путем неточного расщепления при-миРНК и/или пре-миРНК7, добавления/удаления нт на/из концов зрелых миРНК8,9 и модификации одной или нескольких нт в середине зрелых микроРНК. Соответственно, полученные изомиР классифицируются на аддитивные, делеционные и полиморфные изомиР соответственно. На основании модифицированного конца как добавленные, так и делеционные изомиР можно дополнительно сгруппировать как 3'-изомиР и 5'-изомиР. 3'-изомиР более распространены и имеют одну и ту же затравочную область (положения 2–7), что и их исходные микроРНК, в то время как 5'-изомиР имеют разные зародышевые области и, следовательно, разные целевые мРНК. Полученные изомиР также могут представлять собой гибриды вышеупомянутых типов.

Широкое распространение изомиР в различных типах клеток требует пересмотра проблемы выбора целевого сайта микроРНК и идентификации целевой мРНК10,11,12,13. В любых экспериментальных условиях, вероятно, наблюдаются разнообразные изменения в последовательности и экспрессии отдельных микроРНК. Разнообразие подразумевает существование различных изомиР с различной численностью и обычных микроРНК, активно взаимодействующих со своими соответствующими генами-мишенями в экспериментальных условиях. Предыдущие исследования показали, что такая смесь микроРНК и их изомиР в определенных экспериментальных условиях является обычным явлением вместо артефактов секвенирования14,15. Доступные методы и инструменты для прогнозирования мишени миРНК принимают во внимание только взаимодействия миРНК-мРНК, что может неосознанно учитывать взаимодействия isomiR-мРНК для взаимодействий миРНК-мРНК при обучении и, таким образом, приводить к высоким показателям ложноположительных результатов и неоптимальной производительности16,17. Таким образом, крайне важно изучать изомиР и микроРНК вместе для определения их целевого сайта и идентификации целевой мРНК.

 95%) miRNAs. Moreover, this choice enabled enough data for training the deep learning models. We allowed a maximum gap or distance of 4 nt between the mapped miRNA portion and the mapped mRNA portion in a chimeric read as previously18. The miRNA and mRNA portion of a chimeric read may be mapped to multiple miRNA and mRNA transcripts, respectively. If a read was mappable to multiple miRNA or mRNA transcripts, to retain the most significant miRNA–mRNA pair, we used the following criteria in order: (1) the pair with the smaller BLAST e-values; and (2) the pair with the larger BLAST bit scores if the e-values were the same./p>