Inferring probabilistic miRNA–mRNA interaction signatures in cancers: a role-switch approach
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant microRNA (miRNA) expression is implicated in tumorigenesis. The underlying mechanisms are unclear because the regulations of each miRNA on potentially hundreds of mRNAs are sample specific. We describe a novel approach to infer Probabilistic MiRNA-mRNA Interaction Signature ('ProMISe') from a single pair of miRNA-mRNA expression profile. Our model considers mRNA and miRNA competition as a probabilistic function of the expressed seeds (matches). To demonstrate ProMISe, we extensively exploited The Cancer Genome Atlas data. As a target predictor, ProMISe identifies more confidence/validated targets than other methods. Importantly, ProMISe confers higher cancer diagnostic power than using expression profiles alone. Gene set enrichment analysis on averaged ProMISe uniquely revealed respective target enrichments of oncomirs miR-21 and 145 in glioblastoma and ovarian cancers. Moreover, comparing matched breast (BRCA) and thyroid (THCA) tumor/normal samples uncovered thousands of tumor-related interactions. For example, ProMISe-BRCA network involves miR-155/183/21, which exhibits higher ProMISe coupled with coherently higher miRNA expression and lower target expression; oncomirs miR-221/222 in the ProMISe-THCA network engage with many downregulated target genes. Together, our probabilistic approach of integrating expression and sequence scores establishes a functional link between the aberrant miRNA and mRNA expression, which was previously under-appreciated due to the methodological differences.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».