写在前面

上次说了基于IDA（Intervention calculus when the DAG is Absent）因果推理方法识别miRNA靶基因（miRNA靶基因识别之IDA）。这次继续说基于IDA因果推理识别miRNA靶基因，方法为DirectTarget。

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动机

以往识别miRNA靶基因往往是直接和间接调控关系混杂在一起。然而，区分直接和间接miRNA靶基因对于后续生物实验设计至关重要。为了识别miRNA直接调控关系，提出DirectTarget方法（图1）。该方法也是基于IDA因果推理模型。

 图1 DirectTarget方法论文

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DirectTarget

DirectTarget的输入数据源为匹配的miRNA和mRNA表达谱，以及先验miRNA靶基因调控信息。与上次介绍的方法不同（miRNA靶基因识别之IDA），DirectTarget除了使用匹配的miRNA和mRNA表达谱，而且还融合了先验信息，因此它是一种监督性方法。通过与相关分析方法（Pearson）、回归方法（Lasso）、贝叶斯网络方法（GenMiR++）、概率方法（ProMISe）和因果方法（generic IDA）比较，DirectTarget在发现实验验证型miRNA靶基因个数方面表现稳定（图2）。功能分析结果显示：DirectTarget的确能够有效识别miRNA直接调控关系。详细结果参见参考文献[1]。

图2 DirectTarget与其他方法比较结果

后话

DirectTarget使用的EMT数据集样本个数为47，因此需要处理小样本问题。为了处理小样本问题，DirectTarget采用自展法（bootstrapping）获取可信的miRNA-mRNA因果效应。当应用于大规模数据集时，DirectTarget还需要借助更全面的邻域知识来降低计算复杂度。

参考链接与文献：

[1] Zhang J, Le TD, Liu L, et al. Identifying direct miRNA-mRNA causal regulatory relationships in heterogeneous data. J Biomed Inform. 2014;52:438-447. doi:10.1016/j.jbi.2014.08.005.

[2] Spirtes,P. et al. (2000) Causation, Prediction, and Search, 2nd edn. MIT Press, Cambridge, MA.

[3] Pearl,J. (2000) Causality: Models, Reasoning, and Inference. Cambridge University Press, Cambridge.

[4] Kalisch,M. and Buhlmann,P. (2007) Estimating high-dimensional directed acyclic graphs with the PC-algorithm. J. Mach. Learn. Res., 8, 613–636.

[5] Maathuis HM. et al. (2009) Estimating high-dimensional intervention effects from observational data. Ann. Stat., 37, 3133–3164.

[6] Maathuis HM. et al. (2010) Predicting causal effects in large-scale systems from observational data. Nat. Methods, 7, 247–249.

更多背景知识如下：

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号外，为了便于交流，我们为miRNA介导的ceRNA研究在Frontiers in Molecular Biosciences杂志（ 2020_IF = 5.246）整了个专刊，主题为“Computational Identification of ceRNA Regulation”。投稿链接：https://www.frontiersin.org/research-topics/24340/。