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主管单位 工业和信息化部 主办单位 哈尔滨工业大学 主编 任南琪 国际刊号ISSN 1672-5565 国内刊号CN 23-1513/Q

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引用本文:蒋辉,罗思杰.基于机器学习的miRNA靶标预测方法[]及相关数据库研究进展[J].生物信息学,2026,24(1):1-13.
JIANG Hui,LUO Sijie.Recent development of machine learning-based miRNA target prediction methods and related databases[J].Chinese Journal of Bioinformatics,2026,24(1):1-13.
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基于机器学习的miRNA靶标预测方法[]及相关数据库研究进展
蒋辉,罗思杰
(南华大学 计算机学院,湖南 衡阳 421001)
摘要:
微小RNA(miRNA)通过与靶标RNA非翻译区的特定位点结合来调控基因表达。由于识别miRNA靶标的高通量实验方法昂贵且耗时,因此,研究可以准确预测miRNA靶标的计算方法具有重要意义。本文综述了近年来基于机器学习的miRNA靶标预测方法及miRNA靶标相关数据库。首先介绍了miRNA及其功能,阐明了miRNA靶标预测的重要性。随后,概述了常见的miRNA靶标数据库,这些数据库为miRNA靶标预测提供了重要的数据基础。接着,详细阐述了基于SVM、集成学习、深度学习等机器学习模型的miRNA靶标预测方法。最后,讨论了miRNA靶标预测研究的未来挑战和方向,并展望了深度学习技术在miRNA靶标预测领域的应用前景。
关键词:  miRNA  机器学习  深度学习  miRNA靶标预测  miRNA相关靶标数据库
DOI:10.12113/202409006
分类号:Q522
文献标识码:A
基金项目:湖南省教育厅科学研究项目(No.24A0299);南华大学博士科研启动基金(No.220XQD048).
Recent development of machine learning-based miRNA target prediction methods and related databases
JIANG Hui,LUO Sijie
(School of Computer Science, University of South China, Hengyang 421001, Hunan, China)
Abstract:
MicroRNAs (miRNAs) regulate gene expression by binding to specific sites in the non-coding regions of target RNA. Due to the high-throughput experimental methods to identify miRNA targets are expensive and time-consuming, the development of computational methods that can accurately predict miRNA targets is of great significance. In this paper, we reviewed the methods of miRNA target prediction based on machine learning and miRNA target related databases in recent years. First, we introduced miRNAs and their functions, elucidating the importance of miRNA target prediction. After that, we provided an overview of common miRNA target databases, which provide an essential data for miRNA target prediction. Next, we elaborated the miRNA target prediction methods based on SVM, ensemble learning and deep learning. Finally, we discussed the future challenges and research directions on miRNA target prediction, as well as the potential application of deep learning technology in the field of miRNA target prediction.
Key words:  miRNA  Machine learning  Deep learning  miRNA target prediction  miRNA target database

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