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Jun 23, 2023

miRNA/isomiR 표적 검출을 위한 딥러닝 방법

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 10618(2022) 이 기사 인용 2211 액세스 2 인용 3 Altmetric Metrics 세부 정보 염기쌍에서 microRNA(miRNA) 표적을 정확하게 식별

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 10618(2022) 이 기사 인용

2211 액세스

2 인용

3 알트메트릭

측정항목 세부정보

염기쌍 분해능에서 마이크로RNA(miRNA) 표적을 정확하게 식별하는 것은 지난 10년 넘게 공개 문제였습니다. 최근 miRNA isoform(isomiR)이 발견되면서 이 문제가 더욱 복잡해졌습니다. 많은 방법이 있음에도 불구하고 isomiR을 고려하는 방법은 없으며 성능은 여전히 ​​최적이 아닙니다. 우리는 isomiR-mRNA 상호 작용을 고려하고 miRNA-mRNA 상호 작용 기능을 연구하기 위해 딥 러닝 모델을 적용함으로써 miRNA 표적 예측의 정확성을 향상시킬 수 있다고 가정합니다. 우리는 miRNA/isomiR-mRNA 상호 작용의 복잡한 기능을 포착하기 위해 DMISO라는 딥 러닝 도구를 개발했습니다. 10겹 교차 검증을 바탕으로 DMISO는 높은 정밀도(95%)와 재현율(90%)을 나타냈습니다. 3개의 독립적인 데이터 세트에서 평가된 DMISO는 널리 사용되는 3개의 기존 도구와 최근 개발된 2개의 딥 러닝 기반 도구를 포함하여 5개의 도구에 대해 우수한 성능을 보였습니다. 두 가지 인기 있는 기능 해석 전략을 적용하여 시드 이외의 miRNA 영역의 중요성과 miRNA/isomiR 및 mRNA 내의 RNA 결합 모티프가 miRNA/isomiR-mRNA 상호 작용에 미치는 잠재적인 기여를 입증했습니다.

MicroRNA(miRNA)는 유전자 조절 및 질병 진행에 중요한 역할을 하는 약 22개 뉴클레오티드(nt) 길이의 단일 가닥 비코딩 RNA입니다1,2,3,4,5. 후생동물 miRNA 생합성 동안 miRNA 유전자는 pri-miRNA로 전사되며, 이는 Drosha 및 DGCR8 효소에 의해 절단되어 헤어핀 구조의 pre-miRNA를 생성합니다. 그런 다음 pre-miRNA는 세포질로 내보내지고 Dicer 효소에 의해 처리되어 이중 miRNA를 생성합니다. 마지막으로 miRNA는 이중 miRNA의 한 가닥 또는 두 가닥 모두에서 성숙됩니다. 이러한 성숙한 miRNA는 상황별 표적 부위 선택을 통해 다양한 세포 유형의 표적 mRNA와 직접 결합하고 상호 작용하며, 이로 인해 표적 mRNA가 분해되거나 번역 억제됩니다1,2,3. 따라서 miRNA가 표적 부위를 선택하고 표적 mRNA를 식별하는 방법을 조사하는 것이 중요합니다.

다양한 유형의 miRNA isoform(isomiR)의 발견은 miRNA 표적 부위와 표적 유전자에 대한 전반적인 조사를 더욱 어렵게 만들면서도 매력적입니다6. 후생동물 miRNA 생합성 과정에서 isomiR은 pri-miRNA 및/또는 pre-miRNA7의 부정확한 절단, 성숙한 miRNA의 말단에 nt의 추가/삭제8,9 및 중간에 있는 하나 이상의 nt 변형에 의해 생성됩니다. 성숙한 miRNA의 이에 따라 결과 isomiR은 각각 추가, 삭제 및 다형성 isomiR로 분류됩니다. 변형된 말단을 기준으로 추가 및 삭제 isomiR은 모두 3' isomiR과 5' isomiR로 그룹화될 수 있습니다. 3' isomiR은 더 풍부하고 원래 miRNA와 동일한 시드 영역(위치 2-7)을 공유하는 반면, 5' isomiR은 시드 영역이 다르므로 표적 mRNA도 다릅니다. 생성된 isomiR은 앞서 언급한 유형의 하이브리드일 수도 있습니다.

다양한 세포 유형에 널리 퍼져 있는 isomiR은 miRNA 표적 부위 선택 및 표적 mRNA 식별 문제에 대한 재검토를 요구합니다10,11,12,13. 주어진 실험 조건 하에서 개별 miRNA의 서열과 발현에는 다양한 변화가 있을 수 있습니다. 다양성은 다양한 풍부함의 다양한 isomiR과 실험 조건 하에서 각각의 표적 유전자와 적극적으로 상호 작용하는 기존 miRNA의 존재를 의미합니다. 이전 연구에서는 특정 실험 조건에서 miRNA와 해당 isomiR의 혼합이 시퀀싱 아티팩트대신 일반적이라는 것을 보여주었습니다. miRNA 표적 예측에 사용할 수 있는 방법과 도구는 miRNA-mRNA 상호 작용만 고려하며, 이는 훈련에서 miRNA-mRNA 상호 작용에 대해 무의식적으로 isomiR-mRNA 상호 작용을 고려하여 높은 위양성 비율과 차선의 성능을 초래할 수 있습니다16,17. 따라서 표적 부위와 표적 mRNA 식별을 위해 isomiR과 miRNA를 함께 연구하는 것이 중요합니다.