RNA干涉(RNAi)的成功与否取决于siRNA能否与靶mRNA有效的作用。设计兼顾高效及特异性的siRNA是一项极富挑战性的工作,也成为了有效实现RNAi的关键。在深入研究现有siRNA设计规则的基础上,总结现阶段在高效和特异性设计层面存在的四类问题即(1)已有siRNA设计规则的不一致性;(2)多平台异质数据整合的不合理性;(3)靶基因特异性考虑的不全面性;以及(4)如何有效避免脱靶效应;对传统的设计规则进行重新思考和认识。提出基于多平台异质数据整合的siRNA设计的计算模型,形成包括多平台siRNA数据融合,联合特征选择以及针对特定靶基因的个性化的siRNA筛选计算模型,并辅以一定湿实验进行方法验证。研究对于改进现有siRNA设计的不足,整合跨平台数据,提高设计的高效性和特异性,推进RNAi技术的发展应用以及实现定向化的靶向治疗以及靶标寻找均具有重要指导意义。
siRNA;RNAi;Multi-task learning;Transfer Learning;Heterogeneous data
RNA干涉(RNAi)的成功与否取决于siRNA能否与靶mRNA有效的作用. 设计兼顾高效及特异性的siRNA是一项极富挑战性的工作,也成为了有效实现RNAi的关键. 在对现有siRNA设计规则进行系统综述的基础上,本项目系统总结现阶段在高效和特异性设计层面存在的四类问题即(1) 已有siRNA设计规则的不一致性;(2) 多平台异质数据整合的不合理性;(3) 靶基因特异性考虑的不全面性;以及(4) 如何有效避免脱靶效应;对传统的设计规则进行重新思考和认识。提出基于多平台异质数据整合的siRNA设计的计算模型,形成包括多平台siRNA数据融合,联合特征选择及针对特定靶基因的个性化siRNA筛选计算模型。研究对于改进现有siRNA设计的不足,整合跨平台数据,提高设计的高效性和特异性,推进RNAi技术的发展应用以及实现定向化的靶向治疗以及靶标寻找均具有重要指导意义。项目结题共发表SCI第一作者及通讯作者论文9篇,培养硕士及博士研究生2名。