MMLmiRLocNet：基于多视图多标签学习的miRNA亚细胞定位预测，用于药物设计

《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》：MMLmiRLocNet: miRNA Subcellular Localization Prediction Based on Multi-View Multi-Label Learning for Drug Design

　　

摘要：

确定微小RNA的亚细胞定位对于全面理解细胞功能至关重要，同时也有助于药物设计。过去，已有多种计算方法用于研究微小RNA的亚细胞定位，以此揭示RNA功能的多个方面，从而推动其在生物学领域的应用。不过，现有的分类方法大多基于单一的序列视角，因此如何有效整合来自不同类型数据网络的信息成为一大挑战。受多视图多标签学习策略的启发，我们提出了一种名为MMLmiRLocNet的计算方法，用于预测微小RNA的亚细胞定位。该预测模型通过分析生物序列的词汇、句法及语义特征，提取多视角的序列表示。具体而言，它整合了来自k-mer物理化学特性的词汇属性、通过word2vec嵌入获得的句法特征，以及由预训练特征嵌入生成的语义表示。此外，还构建了专门用于提取多视角共识特征和特定特征的功能模块，以便从不同角度捕捉共识特征与特定特征。最终，利用全连接网络作为输出模块来预测微小RNA的亚细胞定位。实验结果表明，相较于现有方法，MMLmiRLocNet在F1值、subACC值和准确率方面表现更优，且借助多视角共识特征和特定特征提取网络，其性能达到了最佳水平。

I. 引言

微小RNA，也被称为短非编码RNA，对动植物中的多种细胞过程起着关键作用，包括发育、消化、增殖和分化[1]、[2]、[3]、[4]。它们在转录后基因调控中也发挥着重要作用[5]、[6]。微小RNA的亚细胞定位十分重要，因为它会影响这些RNA与蛋白质及其他RNA的相互作用，进而影响其功能[7]、[8]。无论是直接还是间接的相互作用，都会影响微小RNA的功能[9]、[10]。例如，线粒体中的微小RNA参与线粒体代谢[11]。此外，外泌体和微囊泡可作为细胞间通讯的载体，同时也是某些疾病的潜在生物标志物[12]、[13]、[14]。微小RNA在药物设计中同样具有重要作用[15]。最近的研究强调了了解微小RNA亚细胞定位对于理解阿尔茨海默病[17]和癌症[18]等疾病的重要性，这表明通过调控微小RNA的亚细胞定位，或许能为那些目前缺乏有效治疗手段的疾病提供新的治疗策略[19]、[20]。然而，与其他非编码RNA相比，由于存在单一视角的序列表示、缺乏本体论体系以及功能注释较少，针对微小RNA亚细胞定位的研究仍然相对有限[21]、[22]、[23]。因此，迫切需要开发一种全面的计算工具，用于研究微小RNA的亚细胞定位。