SMTRI: एक डीप लर्निंग-आधारित वेब सेवा जो miRNA-mRNA अंतःक्रियाओं को लक्षित करने वाले छोटे अणुओं की भविष्यवाणी करती है

परिपक्व माइक्रोआरएनए (miRNAs) छोटे, एकल-श्रृंखला आरएनए होते हैं जो लक्षित mRNAs से बंधते हैं और अनुवादात्मक दमन और जीन चुप्पी को प्रेरित करते हैं। जानवरों में पाए गए कई miRNAs को बीमारियों में शामिल किया गया है और हाल ही में इन्हें चिकित्सा लक्ष्यों के रूप में पीछा किया गया है। हालांकि, उम्मीदवार छोटे-मॉलिक्यूल दवाओं के लिए पारंपरिक औषधीय परीक्षण समय लेने वाला और श्रम-गहन हो सकता है। इसलिए, इन-सिलिको में परिपक्व miRNA-लक्षित औषधि खोजने में सहायता करने के लिए एक कम्प्यूटेशनल प्रोग्राम विकसित करना वांछनीय है। हमारे पिछले काम (https://doi.org/10.1002/advs.201903451) ने खुलासा किया कि Argonaute-मध्यस्थता miRNA-mRNA अंतःक्रियाओं के दौरान बने अद्वितीय कार्यात्मक लूप में स्थिर संरचनात्मक विशेषताएँ होती हैं और ये छोटे-मॉलिक्यूल औषधि खोज के लिए संभावित लक्ष्य के रूप में कार्य कर सकते हैं। बीमारियों से संबंधित परिपक्व miRNAs और उनके लक्षित mRNAs को विशेष रूप से लक्षित करने वाली दवाओं का विकास अवांछित को प्रभावित करने से बचाएगा। यहाँ, हम SMTRI प्रस्तुत करते हैं, जो उत्तरदायी रूप से miRNAs और उनके लक्षित mRNAs के बीच की अंतःक्रियाओं द्वारा उत्पन्न RNA द्वितीयक संरचनात्मक रूपांकनों को लक्षित करने वाले छोटे अणुओं की भविष्यवाणी के लिए एक कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क-आधारित दृष्टिकोण है। तीन अतिरिक्त परीक्षण सेटों पर मापने पर, SMTRI AUC में 12.9%-30.3% और सटीकता में 2.0%-18.4% से राज्य-का-कल्याण एल्गोरिदम को पीछे छोड़ देता है। इसके अलावा, प्रकाशित प्रयोगात्मक रूप से मान्य RNA-लक्षित छोटे अणुओं पर चार केस अध्ययन भी SMTRI की विश्वसनीयता प्रकट करते हैं.