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Combining feature selection and shape analysis uncovers precise rules for miRNA regulation in Huntington's disease mice.
BMC Bioinformatics ( IF 3 ) Pub Date : 2020-02-24 , DOI: 10.1186/s12859-020-3418-9 Lucile Mégret 1 , Satish Sasidharan Nair 1 , Julia Dancourt 1 , Jeff Aaronson 2 , Jim Rosinski 2 , Christian Neri 1
BMC Bioinformatics ( IF 3 ) Pub Date : 2020-02-24 , DOI: 10.1186/s12859-020-3418-9 Lucile Mégret 1 , Satish Sasidharan Nair 1 , Julia Dancourt 1 , Jeff Aaronson 2 , Jim Rosinski 2 , Christian Neri 1
Affiliation
BACKGROUND
MicroRNA (miRNA) regulation is associated with several diseases, including neurodegenerative diseases. Several approaches can be used for modeling miRNA regulation. However, their precision may be limited for analyzing multidimensional data. Here, we addressed this question by integrating shape analysis and feature selection into miRAMINT, a methodology that we used for analyzing multidimensional RNA-seq and proteomic data from a knock-in mouse model (Hdh mice) of Huntington's disease (HD), a disease caused by CAG repeat expansion in huntingtin (htt). This dataset covers 6 CAG repeat alleles and 3 age points in the striatum and cortex of Hdh mice.
RESULTS
Remarkably, compared to previous analyzes of this multidimensional dataset, the miRAMINT approach retained only 31 explanatory striatal miRNA-mRNA pairs that are precisely associated with the shape of CAG repeat dependence over time, among which 5 pairs with a strong change of target expression levels. Several of these pairs were previously associated with neuronal homeostasis or HD pathogenesis, or both. Such miRNA-mRNA pairs were not detected in cortex.
CONCLUSIONS
These data suggest that miRNA regulation has a limited global role in HD while providing accurately-selected miRNA-target pairs to study how the brain may compute molecular responses to HD over time. These data also provide a methodological framework for researchers to explore how shape analysis can enhance multidimensional data analytics in biology and disease.
中文翻译:
结合特征选择和形状分析,发现了在亨廷顿舞蹈病小鼠中进行miRNA调控的精确规则。
背景技术MicroRNA(miRNA)调节与多种疾病相关,包括神经退行性疾病。几种方法可用于模拟miRNA调控。但是,它们的精度可能会受限于分析多维数据。在这里,我们通过将形状分析和特征选择集成到miRAMINT中解决了这个问题,miRAMINT是一种用于分析来自亨廷顿舞蹈病(HD)的敲入小鼠模型(Hdh小鼠)的多维RNA-seq和蛋白质组学数据的方法由CAG引起的Huntingtin(htt)重复扩增引起。该数据集涵盖了Hdh小鼠纹状体和皮质中的6个CAG重复等位基因和3个年龄点。结果值得注意的是,与之前对该多维数据集的分析相比,miRAMINT方法仅保留了31个解释性纹状体miRNA-mRNA对,这些对与CAG重复性随时间的依赖性正好相关,其中5对具有目标表达水平的强变化。这些对中的几对以前与神经元稳态或HD发病机理或两者有关。在皮层中未检测到此类miRNA-mRNA对。结论这些数据表明,miRNA调控在HD中的作用有限,同时提供了精确选择的miRNA-靶标对来研究大脑如何计算随时间推移对HD的分子反应。这些数据还为研究人员提供了一种方法框架,以探索形状分析如何增强生物学和疾病方面的多维数据分析。其中5对与目标表达水平变化很大。这些对中的几对以前与神经元稳态或HD发病机理或两者有关。在皮层中未检测到此类miRNA-mRNA对。结论这些数据表明,miRNA调控在HD中的作用有限,同时提供了精确选择的miRNA-靶标对来研究大脑如何计算随时间推移对HD的分子反应。这些数据还为研究人员提供了一种方法框架,以探索形状分析如何增强生物学和疾病方面的多维数据分析。其中5对与目标表达水平变化很大。这些对中的几对以前与神经元稳态或HD发病机理或两者有关。在皮层中未检测到此类miRNA-mRNA对。结论这些数据表明,miRNA调控在HD中的作用有限,同时提供了精确选择的miRNA-靶标对来研究大脑如何计算随时间推移对HD的分子反应。这些数据还为研究人员提供了一种方法框架,以探索形状分析如何增强生物学和疾病方面的多维数据分析。结论这些数据表明,miRNA调控在HD中的作用有限,同时提供了精确选择的miRNA-靶标对来研究大脑如何计算随时间推移对HD的分子反应。这些数据还为研究人员提供了一种方法框架,以探索形状分析如何增强生物学和疾病方面的多维数据分析。结论这些数据表明,miRNA调控在HD中的作用有限,同时提供了精确选择的miRNA-靶标对来研究大脑如何计算随时间推移对HD的分子反应。这些数据还为研究人员提供了一种方法框架,以探索形状分析如何增强生物学和疾病方面的多维数据分析。
更新日期:2020-02-24
中文翻译:
结合特征选择和形状分析,发现了在亨廷顿舞蹈病小鼠中进行miRNA调控的精确规则。
背景技术MicroRNA(miRNA)调节与多种疾病相关,包括神经退行性疾病。几种方法可用于模拟miRNA调控。但是,它们的精度可能会受限于分析多维数据。在这里,我们通过将形状分析和特征选择集成到miRAMINT中解决了这个问题,miRAMINT是一种用于分析来自亨廷顿舞蹈病(HD)的敲入小鼠模型(Hdh小鼠)的多维RNA-seq和蛋白质组学数据的方法由CAG引起的Huntingtin(htt)重复扩增引起。该数据集涵盖了Hdh小鼠纹状体和皮质中的6个CAG重复等位基因和3个年龄点。结果值得注意的是,与之前对该多维数据集的分析相比,miRAMINT方法仅保留了31个解释性纹状体miRNA-mRNA对,这些对与CAG重复性随时间的依赖性正好相关,其中5对具有目标表达水平的强变化。这些对中的几对以前与神经元稳态或HD发病机理或两者有关。在皮层中未检测到此类miRNA-mRNA对。结论这些数据表明,miRNA调控在HD中的作用有限,同时提供了精确选择的miRNA-靶标对来研究大脑如何计算随时间推移对HD的分子反应。这些数据还为研究人员提供了一种方法框架,以探索形状分析如何增强生物学和疾病方面的多维数据分析。其中5对与目标表达水平变化很大。这些对中的几对以前与神经元稳态或HD发病机理或两者有关。在皮层中未检测到此类miRNA-mRNA对。结论这些数据表明,miRNA调控在HD中的作用有限,同时提供了精确选择的miRNA-靶标对来研究大脑如何计算随时间推移对HD的分子反应。这些数据还为研究人员提供了一种方法框架,以探索形状分析如何增强生物学和疾病方面的多维数据分析。其中5对与目标表达水平变化很大。这些对中的几对以前与神经元稳态或HD发病机理或两者有关。在皮层中未检测到此类miRNA-mRNA对。结论这些数据表明,miRNA调控在HD中的作用有限,同时提供了精确选择的miRNA-靶标对来研究大脑如何计算随时间推移对HD的分子反应。这些数据还为研究人员提供了一种方法框架,以探索形状分析如何增强生物学和疾病方面的多维数据分析。结论这些数据表明,miRNA调控在HD中的作用有限,同时提供了精确选择的miRNA-靶标对来研究大脑如何计算随时间推移对HD的分子反应。这些数据还为研究人员提供了一种方法框架,以探索形状分析如何增强生物学和疾病方面的多维数据分析。结论这些数据表明,miRNA调控在HD中的作用有限,同时提供了精确选择的miRNA-靶标对来研究大脑如何计算随时间推移对HD的分子反应。这些数据还为研究人员提供了一种方法框架,以探索形状分析如何增强生物学和疾病方面的多维数据分析。