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miRNA靶基因识别:下一步

已有 799 次阅读 2021-10-21 09:40 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

写在前面

在上次,我们说了miRNA靶基因识别的三大类方法。留下了一个问题:如何选择合适的miRNA靶基因识别方法呢?我的回答:每个方法都可以选择,毕竟每种方法都具有数据特异性。作为后来的人,最关心的问题是:如果我想做miRNA靶基因识别,下一步如何下手?这次就围绕这个问题,从数据和算力两个维度展望一下miRNA靶基因识别的未来。

 

01

数据

大数据计划大家并不陌生,在包括生物医学领域在内的许多领域都把数据看得非常重要。miRNA靶基因识别也需要大数据支撑,比如序列数据,转录组数据,互作组学数据等。因此,miRNA靶基因识别的未来是如何有效的整合相关的异构数据源(组学和非组学),协同提高miRNA靶基因识别精确度。当前,有些学者已经在异构数据源整合方面做出了尝试,也提出了一些模型(如图1)。但是,还有许多挑战有待攻克。这些挑战的攻克有助于miRNA靶基因识别。

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1 组学和非组学数据融合框架

 

02

算力

大数据有了,接下来就是考验算力(计算能力)的时候。算力主要体现在两个方面:高性能设备和高效率算法。高性能设备的话,需要资金来解决。高效率算法,则需要巧妙的算法设计。例如,对于miRNA靶基因识别,miRNA与靶基因是因果关系(miRNA是因,靶基因是果)。因此。如何高效识别miRNA与靶基因的因果关系,是具有挑战意义的事情。因为,它不仅对设备要求高,而且计算复杂也高。

后话

miRNA靶基因识别是研究miRNA的重要突破口,也是探究基因调控的重要途径。目前,基于序列数据的miRNA靶基因识别方法已停滞多年,基于表达数据的miRNA靶基因识别方法期待新组学数据,融合异构数据源的miRNA靶基因识别方法虽然未来可期,但是挑战很多。不管怎么说,在未来,数据和算力是miRNA靶基因识别必须要考虑的两大维度。

 

参考文献与链接:

[1] López de Maturana E, Alonso L, Alarcón P, et al. Challenges in the Integration of Omics and Non-Omics Data. Genes (Basel). 2019;10(3):238. Published 2019 Mar 20. doi:10.3390/genes10030238

 

更多背景知识如下:

1. miRNA是何方神圣?

2. What?植物miRNA能够调控动物靶基因?

3. miRNA也走非主流路线!

4. Tools4miRs:只为miRNA分析

5. miRNA序列与表达谱数据库

6. miRNA有个DIANA系列

7. miRNA富集分析之miRPath

8. miRNA富集分析之TAM

9. miRNA富集分析之miEAA

10. miRNA富集分析之clusterProfiler

11. miRNA靶基因识别

 

号外,ceRNA可是miRNA介导的哦。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/

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https://wap.sciencenet.cn/blog-571917-1308797.html

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