癌症特异性miRNA-mRNA功能性调控模块挖掘研究

MicroRNA(miRNA ) play important roles in post-transcriptional regulations as well as other important biological processes. Recently, accumulating evidences indicate that miRNAs are extensively involved in cancer. miRNA-target interaction regulate gene expression and protein translation，but the target mRNAs prediction have high false positive. The method accurately predicted target genes is the most reliable biological experiments, but due to time, cost enormous cost, they have been validated miRNA-mRNA interactions rarely. This project by integrating multiple miRNA and mRNA molecular data to build miRNA functional similarity network and mRNA functional similarity network, and then combine with network consistency of known miRNA-mRNA interaction network to build highly credible miRNA-mRNA interaction network. Based on this network, combined with the protein interaction data and abnormal miRNA pathway were functional miRNA-mRNA regulatory modules mining. Applied to breast cancer, prostate cancer and colon cancer data analysis, mining functional cancer-specific miRNA-mRNA regulatory modules, beneficial to further understand the mechanisms of cancer development, and provide a useful reference for subsequent biological experiments and disease treatment and supplement.

MiRNA（miRNA）在后转录调控中行使重要的作用，累积的证据表明miRNA广泛参与癌症。miRNA通过与其靶基因相互作用调控基因表达和蛋白质翻译，目前的靶基因预测方法具有较高的假阳性，准确预测靶基因最可靠的方法是生物学实验验证，但是时间、费用成本巨大，因而被验证的miRNA-mRNA相互作用很少。本项目通过整合多种miRNA和mRNA分子数据构建miRNA功能相似性网络和mRNA功能相似性网络，结合已知的miRNA-mRNA相互作用网络的网络一致性构建高度可信度的miRNA-mRNA相互作用网络。基于该网络，结合蛋白质相互作用数据和异常通路相关的miRNA进行功能性miRNA-mRNA调控模块挖掘。应用于乳腺癌、前列腺癌、结肠癌等癌症数据分析，挖掘癌症特异性miRNA-mRNA功能调控模块挖掘，有益于进一步理解癌症发生发展的机制，为后续生物实验验证和疾病医治提供有益的借鉴和补充。

微小RNA（microRNA，miRNA) 是一类长度约为22 个核苷酸 的内源性非编码 RNA ，miRNA 参与关键的生物学过程，如发育，分化，细胞凋亡和增殖。它对靶标 mRNA 的表达进行调控，在后转录调控中行使重要的作用，人类基因组中将近60%的蛋白质编码基因都受到 miRNA 的调控作用。miRNA与人类疾病（肿瘤）的发生发展密切相关，miRNA 对靶基因的调控也是一个极其复杂的过程。利用大规模的miRNA 数据识别靶基因，挖掘功能调控模块，应用于乳腺癌、前列腺癌等癌症数据分析，对人类疾病的预后、诊断和治疗具有重要的意义。. 本课题结合序列、结构、测序表达等多源数据，采用稀疏表示和深度学习理论，整合多种分子数据，构建miRNA功能相似性网络和mRNA功能相似性网络，结合已知的miRNA-mRNA相互作用网络的网络一致性，构建高可信度的miRNA-mRNA相互作用网络。基于该网络，结合蛋白质相互作用数据和异常通路相关的miRNA进行功能性miRNA-mRNA调控模块挖掘，探索癌症发生发展的机制，为疾病医治提供有益的借鉴和补充。. 四年来的主要成果有：通过构建疾病全局相似性网络和构建miRNA全局相似性网络，进一步重构疾病和miRNA关系网络，提出基于一致性网络的miRNA疾病预测方法，重构miRNAs与疾病关联网络；基于标准化互信息，提出了相似性网络为基础的协同滤波推荐模型用于预测潜在的miRNAs与疾病关联；设计全局相似性网络，预测miRNA-mRN和癌症疾病的相关性，探索得到一些新的miRNA-mRNA新的致病位点。提出一种基于稀疏表示和最大相关最小冗余的基因选择方法，获得有效稳定性的特征基因子集；利用基因本体层次来改进多实例层次聚类，对基因功能进行注释，使用多标签支持向量机和多标签k-最近邻算法来预测基因的功能。提出基于共同邻居的异构二分网络链接预测方法来预测疾病-miRNA关联，用家族信息对miRNA相似性网络进行了重构，以提高预测的准确性，利用已知的疾病-miRNA关联关系对疾病相似性网络进行重构。对乳腺肿瘤和结肠肿瘤进行了预测研究。..这一系列的研究为揭示癌症的发生发展机理及临床诊断与防治提供分子水平上的科学依据，为防治疾病提供理论提供新途径、新方法。