CBM|用于lncRNA-疾病关联预测的数据资源和计算方法（综述）

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今天给大家介绍我们最近接收的一篇关于lncRNA-疾病关联预测的综述文章，来自吉林大学黄岚教授、王岩教授大数据智能团队在期刊《Computers in Biology and Medicine》发表题为“Data resources and computational methods for lncRNA-disease association prediction”的论文。

简介

由于lncRNA在基因组调控中的多种功能作用，通过预测lncRNA-disease association (LDA)来破译潜在的疾病发病机制越来越引起人们的兴趣。同时，计算模型和算法有利于系统的生物学研究，甚至有助于经典的生物学实验过程。在这篇综述中，我们介绍了与lncRNA相关的代表性疾病，如癌症、心血管疾病和神经系统疾病。目前公开的lncRNA与疾病相关的资源（常用数据库）也被纳入。此外，收集了2013-2022年存在的64种LDA预测计算方法（当时2022年初开始投稿，一波三折后最近才被接收，一些2022年最新文章未提及，后面会定期在github中更新）被分为5组，包括基于机器学习的方法、基于网络传播的方法、基于矩阵分解和补全的方法、基于深度学习的方法和基于图神经网络的方法。讨论了LDA预测中常用的评价方法和指标。最后讨论了LDA预测面临的挑战和未来的发展趋势。LDA预测方法的最新进展已在GitHub知识库https://github.com/sheng-n/lncRNA-disease-methods中进行了总结。
Data resources

Computational methods for LDA prediction

个人总结

考虑到上一篇关于lncRNA-疾病关联预测的综述还是中国矿业大学陈兴老师在2017年在BIB发表的，最近几年该领域的方法可以说是快速增长，特别是基于深度学习和图神经网络的文章。因此，我们的最初目的主要还是想对目前存在的lncRNA-疾病关联预测方法作一个全面的总结，并把他们放在github中，方便相关研究人员查找相关领域进展。当然我们对计算方法的分类及对每种方法的描述还有不足和瑕疵（比如对每种方法的描述过于简单，未给出关键公式等）。
我们当时还从2019-2021年计算方法论文中的案例研究章节查找了预测出来的7种疾病相关lncRNAs候选（截至目前还未被相关文献验证）。查找过程中也会发现一些当时未经过验证的lncRNAs候选，最近两年被湿实验验证，如文中提到的：

当然还有一些其他例子，文中就没有一一列举。当时做这件事的目的还是说想让计算科学家预测出来的结果，能够真正服务到生物科学家使用（当然也知道想的太简单）。后来因为审稿人觉得综述文章不应该出现案例研究（可能也是因为当时标题起的不好，就叫Case studies）就把该部分内容给删除了。但是，当时总结的结果还是提供在github中，如下图所示。（后续我们也会维持更新该列表）

由于也是初次写综述，对于该方向面临的挑战和未来展望部分描述不是很准确和贴切，我们在后面其他方向的相关综述文章中也做了一些改进。此贴仅记录一下自己写这篇文章时的一个感受，欢迎批评和指出不足。

参考资料：
Sheng N, Huang L, Lu Y et al. Data resources and computational methods for lncRNA-disease association prediction, Computers in Biology and Medicine 2023:106527.

文章地址：
https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.106527

Github地址：
https://github.com/sheng-n/lncRNA-disease-methods