登录

FCS深圳职业技术大学徐磊等:circRNA与疾病关联预测的计算方法:综述



速读:FCS深圳职业技术大学徐磊等:circRNA与疾病关联预测的计算方法:综述。 大量文献的总结分析发现,几个值得推进计算关联的研究方向。 文章旨在对当前存在的circRNA与疾病关联预测模型进行总结,将方法细化为四类,针对四类方法进行详细阐述和比较,讨论方法的优缺点,并针对性的对未来的研究方向进行讨论。 通过总结近五年的关于circRNA与疾病的关联研究文献,将关联预测算法总结为4类,分析4类方法的特点,讨论4类方法的优缺点。
来源:Frontiers of Computer Science 发布时间:2025/4/11 17:41:14

FCS 深圳职业技术大学徐磊等:circRNA与疾病关联预测的计算方法:综述

论文标题: Computational approaches for circRNA-disease association prediction: a review

期刊: Frontiers of Computer Science

作者:Mengting NIU , Yaojia CHEN , Chunyu WANG, Quan ZOU , Lei XU

发表时间:15 Apr 2025

DOI: 10.1007/s11704-024-40060-2

微信链接: 点击此处阅读微信文章

引用格式:

Mengting NIU, Yaojia CHEN, Chunyu WANG, Quan ZOU, Lei XU. Computational approaches for circRNA-disease association prediction: a review. Front. Comput. Sci., 2025, 19(4): 194904

阅读原文:

文章概述

文章旨在对当前存在的circRNA与疾病关联预测模型进行总结,将方法细化为四类,针对四类方法进行详细阐述和比较,讨论方法的优缺点,并针对性的对未来的研究方向进行讨论。

研究过程

通过总结近五年的关于circRNA与疾病的关联研究文献,将关联预测算法总结为4类,分析4类方法的特点,讨论4类方法的优缺点。

总结

大量文献的总结分析发现,几个值得推进计算关联的研究方向。(1)模型可解释性。新的深度学习方法最关键的挑战仍然是可解释性。(2)计算与实验相结合。尽管已经建立了多个circRNA与疾病之间关联的预测模型。然而,关于计算模型的后续研究很少,甚至缺乏基于计算模型的生物学验证。因此,下一步,还应该考虑将计算模型与生物验证相结合,使用更多的生物数据来验证模型的有效性。(3)与circRNA及其生物学实验验证相关的疾病关联对仍然很少,没有明确的负样本关系对。如何有效地展开正样本相关对,选择高质量的负样本相关对,减少样本噪声的负面影响,保证计算模型充分学习相关模式,是提高模型预测性能的重要工程优化途径。

中国学术前沿期刊网

http://journal.hep.com.cn

主题:计算