論文の概要: Machine learning for plant microRNA prediction: A systematic review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15159v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 08:22:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 15:18:33.994387
• Title: Machine learning for plant microRNA prediction: A systematic review
• Title（参考訳）: 植物マイクロRNA予測のための機械学習 : 系統的レビュー
• Authors: Shyaman Jayasundara, Sandali Lokuge, Puwasuru Ihalagedara and Damayanthi Herath
• Abstract要約: マイクロRNA(miRNA)は内在性の小さな非コードRNAであり、遺伝子調節に重要な役割を果たしている。 計算と機械学習に基づくアプローチがマイクロRNAの予測に採用されている。 本研究は,植物における識別のために開発された機械学習手法に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: MicroRNAs (miRNAs) are endogenous small non-coding RNAs that play an important role in post-transcriptional gene regulation. However, the experimental determination of miRNA sequence and structure is both expensive and time-consuming. Therefore, computational and machine learning-based approaches have been adopted to predict novel microRNAs. With the involvement of data science and machine learning in biology, multiple research studies have been conducted to find microRNAs with different computational methods and different miRNA features. Multiple approaches are discussed in detail considering the learning algorithm/s used, features considered, dataset/s used and the criteria used in evaluations. This systematic review focuses on the machine learning methods developed for miRNA identification in plants. This will help researchers to gain a detailed idea about past studies and identify novel paths that solve drawbacks occurred in past studies. Our findings highlight the need for plant-specific computational methods for miRNA identification.
• Abstract（参考訳）: マイクロRNA(miRNA)は、転写後遺伝子制御において重要な役割を果たす内因性の小さな非コードRNAである。 しかし、miRNA配列と構造の実験的な決定は高価で時間を要する。 したがって、新しいマイクロrnaを予測するために計算と機械学習に基づくアプローチが採用されている。 データサイエンスと機械学習の生物学への関与により、異なる計算方法と異なるmiRNA特徴を持つマイクロRNAを見つけるために複数の研究が実施された。 複数のアプローチについて,使用した学習アルゴリズム/s,検討した特徴,使用するデータセット/s,評価に使用する基準について詳細に検討した。 本研究は,植物におけるmiRNA識別のための機械学習手法について概説する。 これは、研究者が過去の研究に関する詳細なアイデアを入手し、過去の研究で生じた欠点を解決する新しい経路を特定するのに役立つ。 この結果から, 植物特異的なmiRNA同定法の必要性が示唆された。

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