miTarget: 서포트 벡터 머신을 이용한 마이크로RNA 타겟 유전자 예측

배경: 마이크로RNA(microRNAs, miRNAs)는 중요한 역할을 하는 작은 비암호화 RNA로, 전사 후 조절자로 작용합니다. 동물 miRNA의 기능은 일반적으로 5' 구성 요소 간의 상보성에 기반합니다. 여러 기존의 계산적 miRNA 타겟 유전자 예측 방법이 제안되었지만, 실제 타겟 유전자를 드러내는 데 한계를 갖고 있습니다. 결과: 우리는 miRNA 타겟 유전자 예측을 위한 서포트 벡터 머신(SVM) 분류기인 miTarget을 구현했습니다. 이를 위해 SVM 특징을 위한 유사성 측정으로 방사 기저 함수 커널을 사용하며, 구조적, 열역학적 및 위치 기반 특징으로 분류합니다. 후자의 특징은 본 연구에서 처음 도입되었으며, miRNA 결합 메커니즘을 반영합니다. SVM 분류기는 문헌에서 얻은 생물학적으로 관련된 데이터 세트와 비교했을 때 높은 성능을 제공합니다. 우리는 Gene Ontology(GO) 분석을 사용하여 인간 miR-1, miR-124a, 그리고 miR-373의 중요한 기능을 예측하고, feature selection 실험에서 miRNA의 5' 영역의 4, 5, 6 위치에서의 쌍짓기의 중요성을 드러냈습니다. 또한 프로그램을 위한 웹 인터페이스도 제공합니다. 결론: miTarget은 신뢰할 수 있는 miRNA 타겟 유전자 예측 도구이며, SVM 분류기의 성공적인 응용입니다. 이전 도구들과 비교할 때, GO 분석에 의해 그 예측이 의미 있으며 더 많은 훈련 예가 제공되면 성능을 개선할 수 있습니다.