論文の概要: A Comprehensive Review on RNA Subcellular Localization Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17162v1
- Date: Thu, 24 Apr 2025 00:47:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.206879
- Title: A Comprehensive Review on RNA Subcellular Localization Prediction
- Title（参考訳）: RNA細胞内局在予測に関する概観
- Authors: Cece Zhang, Xuehuan Zhu, Nick Peterson, Jieqiong Wang, Shibiao Wan,
- Abstract要約: 長い非コードRNA(lncRNA)、メッセンジャーRNA(mRNA)、マイクロRNA(miRNA)およびその他のRNAは、それらの生物学的機能を決定する上で重要な役割を果たす。
in situハイブリダイゼーションのようなRNAの局在を決定する伝統的なウェットラボ法は、しばしば時間がかかり、リソースが要求され、コストがかかる。
人工知能(AI)と機械学習(ML)を利用した計算手法が強力な代替手段として登場した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.125828876338076
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The subcellular localization of RNAs, including long non-coding RNAs (lncRNAs), messenger RNAs (mRNAs), microRNAs (miRNAs) and other smaller RNAs, plays a critical role in determining their biological functions. For instance, lncRNAs are predominantly associated with chromatin and act as regulators of gene transcription and chromatin structure, while mRNAs are distributed across the nucleus and cytoplasm, facilitating the transport of genetic information for protein synthesis. Understanding RNA localization sheds light on processes like gene expression regulation with spatial and temporal precision. However, traditional wet lab methods for determining RNA localization, such as in situ hybridization, are often time-consuming, resource-demanding, and costly. To overcome these challenges, computational methods leveraging artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have emerged as powerful alternatives, enabling large-scale prediction of RNA subcellular localization. This paper provides a comprehensive review of the latest advancements in AI-based approaches for RNA subcellular localization prediction, covering various RNA types and focusing on sequence-based, image-based, and hybrid methodologies that combine both data types. We highlight the potential of these methods to accelerate RNA research, uncover molecular pathways, and guide targeted disease treatments. Furthermore, we critically discuss the challenges in AI/ML approaches for RNA subcellular localization, such as data scarcity and lack of benchmarks, and opportunities to address them. This review aims to serve as a valuable resource for researchers seeking to develop innovative solutions in the field of RNA subcellular localization and beyond.
- Abstract（参考訳）: 長い非コードRNA(lncRNA)、メッセンジャーRNA(mRNA)、マイクロRNA(miRNA)、その他の小さなRNAを含むRNAの細胞内局在は、それらの生物学的機能を決定する上で重要な役割を果たす。
例えば、lncRNAは、主にクロマチンに関連し、遺伝子転写とクロマチン構造の調節因子として機能し、mRNAは核と細胞質に分散し、タンパク質合成のための遺伝情報の伝達を促進する。
RNAの局在を理解することは、空間的および時間的精度で遺伝子発現調節のようなプロセスに光を当てる。
しかし、in situハイブリダイゼーションのようなRNAの局在を決定する伝統的なウェットラボ法は、しばしば時間がかかり、リソースが要求され、コストがかかる。
これらの課題を克服するために、人工知能(AI)と機械学習(ML)を利用した計算手法が強力な代替手段として登場し、RNA細胞内局在の大規模予測を可能にした。
本稿では、RNAの細胞内局在予測におけるAIベースのアプローチの最近の進歩を概観し、さまざまなRNAタイプを網羅し、両方のデータタイプを組み合わせたシーケンスベース、画像ベース、ハイブリッド方法論に焦点を当てる。
我々は、RNA研究を加速し、分子経路を解明し、標的とする疾患治療をガイドするためのこれらの手法の可能性を強調した。
さらに、データ不足やベンチマークの欠如、それに対処する機会など、RNA細胞内ローカライゼーションにおけるAI/MLアプローチの課題についても批判的に論じる。
このレビューは、RNAの細胞内局在化などにおける革新的なソリューションの開発を目指す研究者にとって、貴重な資源となることを目的としている。
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