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苏哈卡·萨胡；安德烈亚斯·阿尔布雷希特。

通过Pareto前沿分析对microRNA靶预测得分进行排名。 （英语） Zbl 1403.92080号

计算。生物化学。 34，编号5-6，284-292（2010）.
小结：在过去的十年中，已经开发了多种microRNA靶点预测方法，其中许多方法不断改进并适应了最近对microRNA-mRNA相互作用的研究。在典型的情况下，不同的方法返回不同的假定靶点排名，即使排名降低到与特定疾病或细胞类型相关的选定mRNA。对于实验验证，很难确定以何种顺序处理预测的miRNA-mRNA结合，因为每次验证都是一项费力的任务，因此只能分析有限数量的mRNA。我们提出了一种新的排名方案，该方案结合了几种方法的排名预测，与标准阈值方法不同，它使用了多目标优化中定义的Pareto前沿概念。在本研究中，我们尝试通过将新的排名方案应用于hsa-miR-21、hsa-miR-125b和hsa-miR373以及PITA和RNAhybrid。分数被解释为一个双目标优化问题，Pareto前沿的元素根据STarMir分数进行排序，在从基本预测分数集中删除排名靠前的mRNA后，重新计算Pareto前线。该方法根据三种miRNA的验证靶点进行评估，并将排名与DIANA-microT和TargetScan的得分进行比较。我们观察到，新的排名方法表现良好且一致，第一个验证的目标是递归过程相对早期阶段的Pareto前沿元素，这鼓励进一步研究Pareto锋面的高维分析。

MSC公司：

92C40型 生物化学、分子生物学

关键词：

微小RNA；靶信使核糖核酸；多目标优化；帕雷托前部

软件：

mi记录；最小在制品；mi目标；miR基底
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Sahoo}和\textit{A.A.Albrecht}，计算。生物化学。34、编号5--6、284--292（2010；Zbl 1403.92080）
全文： 内政部

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