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计算机学院孟军教授课题组最新成果在线发表在生物信息学顶级期刊BIB上

时间: 2021/11/04 10:12:32    点击: 

近日,由计算机学院博士生康强和孟军教授以及生物工程学院博士生宿承璘和栾雨时教授共同完成的研究论文“Mining plant endogenous target mimics from miRNA–lncRNA interactions based on dual-path parallel ensemble pruning method”已在国际期刊《Briefings in Bioinformatics》(IF: 11.622)上在线发表。

人类基因组和转录组测序研究揭示了基因组中只有2%的基因编码蛋白质,而大部分为非编码RNA。其中,微小RNA(miRNA)和长链非编码RNA(lncRNA)在调控内源基因表达、转录翻译后修饰、表观遗传等方面发挥着重要的作用。由于生物体是一个复杂的系统,基因间的相互作用会形成调控网络,其综合作用效果更为准确、可靠。因此,lncRNA与miRNA的相互作用对生命活动的影响也越发受到关注。lncRNA可以作为内源性靶标模拟作用于miRNA,参与靶基因的表达调控,从而影响动植物的生长、发育及疾病的发生、发展,但相关的研究进展缓慢,主要原因是其许多作用机制和生物学功能都尚不清楚。解决这一问题首要任务是预测lncRNA与miRNA的互作关系。常规的生物实验方法费用高、周期长,而计算方法可有效地处理此类问题。

本研究将深度学习与分子生物学实验相结合,挖掘植物内源性靶标模拟并预测它们的生物学功能。首先设计了一个新颖的自适应集成剪枝模型预测lncRNA与miRNA相互作用,然后构建了lncRNA-miRNA-mRNA调控网络,接着通过分子生物学实验从预测结果中成功挖掘出潜在的内源性靶标模拟,最后通过富集分析预测了它们涉及的多项生物学功能,这为进一步的生物学分析奠定了基础。

该研究是在国家自然科学基金项目资助下的系列研究成果之一。课题组聚焦数据挖掘和机器学习算法及其在生物信息领域应用方面的研究,注重不同学科的交叉合作。近年来的主要研究成果发表在BIB, Bioinformatics, Genomics和TCBB等国际期刊上。

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