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计算生物学在RNA研究中的应用

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计算生物学在非编码RNA(non-coding RNA,ncRNA)研究领域中发挥着重要的作用.计算生物学是利用计算机科学方法来研究和理解生命科学问题的交叉学科,而ncRNA作为一类数目庞大且功能多样的RNA分子,参与了广泛的生物学过程.本文对RNA计算生物学中的常用算法和工具进行综述,并着重介绍专家系统、机器学习、深度学习等计算生物学研究策略在ncRNA鉴定、ncRNA靶标预测、RNA修饰、RNA二级结构检测、RNA-蛋白质互作及RNA功能预测中的应用.
Applications of computational biology in RNA research
In the realm of non-coding RNA(ncRNA)research,computational biology plays a pivotal role.As an interdisciplinary field that leverages computational science techniques to probe and comprehend biological phenomena,computational biology is instrumental in elucidating the diverse functions and widespread biological involvement of ncRNAs,a class of RNA molecules characterized by their vast numbers and multifunctionality.This review summarizes common algorithms and tools in RNA computational biology,with a focus on applications of expert system,machine learning,and deep learning to ncRNA identification,ncRNA target prediction,RNA modification,RNA secondary structure detection,RNA-protein interaction and RNA functional prediction.

non-coding RNAcomputational biologyexpert systemmachine learningdeep learning

陈志荣、黄钧鸿、李斌、杨建华

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中山大学生命科学学院,基因功能与调控教育部重点实验室,水产动物疫病防控与健康养殖全国重点实验室,广州 510275

中山大学附属第五医院,珠海 519000

非编码RNA 计算生物学 专家系统 机器学习 深度学习

2024

中国科学(生命科学)
中国科学院

中国科学(生命科学)

CSTPCD北大核心
影响因子:0.725
ISSN:1674-7232
年,卷(期):2024.54(4)
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