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윤소라
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UNIST
 
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Biclustering analysis of transcriptome big data identifies condition-specific microRNA targets
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Abstract

We present a novel approach to identify human microRNA (miRNA) regulatory modules (mRNA targets and relevant cell conditions) by biclustering a large collection of mRNA fold-change data for sequence-specific targets. Bicluster targets were assessed using validated messenger RNA (mRNA) targets and exhibited on an average 17.0% (median 19.4%) improved gain in certainty (sensitivity + specificity). The net gain was further increased up to 32.0% (median 33.4%) by incorporating functional networks of targets. We analyzed cancer-specific biclusters and found that the PI3K/Akt signaling pathway is strongly enriched with targets of a few miRNAs in breast cancer and diffuse large B-cell lymphoma. Indeed, five independent prognostic miRNAs were identified, and repression of bicluster targets and pathway activity by miR-29 was experimentally validated. In total, 29 898 biclusters for 459 human miRNAs were collected in the BiMIR database where biclusters are searchable for miRNAs, tissues, diseases, keywords and target genes.

논문정보
- 형식: Research article
- 게재일: 2019년 03월 (BRIC 등록일 2019-03-11)
- 연구진: 국내연구진태극기
- 분야: Bioinformatics
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