我國科學家開發新型miRNA疾病關聯預測工具

　　2019年10月8號，北京大學基礎醫學院周源團隊和河北工業大學李建偉團隊合作在Genome Biology上在線發表了題為Benchmark of computational methods for predicting microRNA-disease associations的文章。該研究測試結果不僅為生物醫學研究人員選擇合適的miRNA-疾病關聯預測因子提供了參考，還為開發更強大的miRNA-疾病關聯預測因子提供了未來的方向。

　　MicroRNA（miRNA）是22nt左右的RNA，主要通過靶向mRNA的3‘UTR區來調節基因表達。這些小的非編碼RNA廣泛參與重要的生物學過程，例如細胞分裂，分化，凋亡，細胞周期調節，炎癥和應激反應。因此，miRNA的失調，包括表達失調，功能獲得或喪失的突變以及表觀遺傳沉默，通常在許多疾病的發作和發展中起重要作用。

　　本研究基于來自最新HMDDv3.1數據庫的8000多種新穎的miRNA疾病關聯，對36種容易獲得的預測方法進行了系統比較。通過嚴格的精確召回曲線分析對它們的整體性能進行了評估，其中有13種方法顯示出可接受的準確性（AUPRC> 0.200），而前兩種方法的AUPRC則有希望達到0.300以上。通過組合不同的預測變量或采用更新的miRNA相似度矩陣證明了性能提高的潛力，與最佳的單個預測變量和使用先前相似性矩陣的預測變量相比，分別可提高AUPRC的16％和46％ 。

　　該基準測試結果不僅為生物醫學研究人員選擇合適的miRNA-疾病關聯預測因子提供了參考，還為開發更強大的miRNA-疾病關聯預測因子提供了未來的方向。