coRmiT：疾病关联的miRNA靶基因预测

MicroRNAs (miRNAs)是一种约22 nt的小RNA序列，在许多生物系统中对mRNA表达的转录后抑制和调控具有重要作用。它们的研究对疾病很重要，因为它们显示出作为生物标志物和治疗靶点的潜力。转录组测序技术越来越多地应用于基因表达的各个方面。一个重要的方法是整合mRNA和miRNA的表达，以检测miRNA靶基因对(mTPs)。

寻找mTPs最简单的策略是分别分析mRNA和miRNA的表达，找到差异表达基因(DEGs)和差异表达miRNAs (DEMs)，然后利用基于序列的预测方法确定哪些DEGs-DEMs对可能是mTPs。这些方法包括TargetScan、PITA、miRanda和miRDB。然而，在过去的8年里，只有TargetScan和miRDB得到了持续的更新，与高通量验证数据集相比，最近发布的预测工具的精度仍然很低。近年来，基于深度学习的新工具不断涌现，如DMISO、TargetNet、miRBind、ncRNAInter等。

miRNA表达水平与其靶标之间的反相关性也提供了潜在调控的证据。许多研究利用这一思路来寻找mTPs。然而，在不同的研究中，这种通用方法的实施存在相当大的差异。有人直接计算了所有miRNA与mRNA表达谱之间的Pearson相关系数。其他研究人员首先使用加权基因相关网络分析(weighted gene correlation network analysis, WGCNA)将mRNA分组为共表达模块，然后使用模块特征基因代表基因模块，计算共表达基因与单个miRNA表达谱之间的相关系数。在其他研究中，他们将miRNA和mRNA分别分组为共表达模块，并计算其模块特征基因之间的相关系数。此外，也有研究使用实验验证的mTPs数据库过滤检测到的mTPs。这类数据库包括miRTarBase、TarBase和miRecords。

尽管有多种基于反相关的mTP检测方法，但对于哪种方法的结果最可靠，并没有明确的共识。在这里，Cordoba-Caballero等人提出了coRmiT（图1），一种基于mRNA和miRNA表达数据的分析、比较、选择和整合七种mTP相关策略的新方法，使用一系列反相关阈值。作者们将其应用于三个不同的数据集，它们具有非常不同的属性，都是罕见疾病的模型。通过分析每种方法在不同相关阈值下检测到的mTPs来评估策略，并将其与来自数据库的预测和实验验证的mTPs进行比较。coRmiT在miRNA水平上整合了相关策略的结果，并证明了其鲁棒性。coRmiT是ExpHunterSuite Bioconductor包的一部分，可以在https://bioconductor.org/packages/ExpHunterSuite免费下载使用。

图1 coRmiT方法的总体概述。对miRNA和基因表达的测序数据进行处理，生成所有可能的表达基因/miRNA对。使用结合个体基因/miRNA表达和共表达模块表达的不同策略计算这些对之间的相关性。基于与数据库中获得的mTPs的重叠，计算每种策略(总体优势比)和每种miRNA(特定优势比)的优势比。选择-整合方法对每个miRNA根据其特定的优势比对策略进行排序，并选择最优策略。整合的mTPs是用选择的策略检测到的每个miRNA。DEG和DEM分别代表差异表达的基因和miRNA。CPM是归一化的表达矩阵，以显示每个基因/miRNA每百万次映射读取的计数。特征基因和枢纽是每个共表达模块的代表性概要。mTPs是miRNA靶基因对。STRAT N代表一个示例相关策略，miR-N代表一个示例miRNA

参考文献

[1] Cordoba-Caballero J, Perkins JR, García-Criado F, et al. Exploring miRNA-target gene pair detection in disease with coRmiT. Brief Bioinform. 2024;25(2):bbae060. doi:10.1093/bib/bbae060

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