面向非编码RNA-药物关联预测的计算模型研究综述
Review of computational models for non-coding RNA-drug association prediction
贵州师范大学 a. 大数据与计算机科学学院; b. 数学科学学院, 贵阳 550025
摘要
非编码RNA参与基因调控、疾病进展和药物反应反映，挖掘其与药物的潜在关联有助于揭示药物作用机制及耐药与敏感性调控。传统生物实验成本高、周期长且通量有限，计算模型通过数学建模与算法学习可快速筛选大规模潜在关联，因此面向非编码RNA-药物关联预测的计算模型已成为重要研究方向。首先，阐述了该任务的基本概念和理论基础，并根据数据表示形式将输入表征建模方法归纳为基于对象自身属性与基于关系网络两类；其次，基于建模思想和技术演进，将现有方法归纳为传统机器学习、矩阵分解和图神经网络三类，并分析其特点与局限性；最后，整理了相关数据库与评估指标，讨论了当前研究面临的挑战和未来发展方向，以期为相关方法设计提供参考。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61972098)
贵州省基础研究计划面上项目(黔科合基础MS[2026]409)
2025年度定向支持贵安新区科技重点项目(黔科合成果DXGA[2025]重点002)
贵州省高层次创新型人才项目(GCC[2023]033)
贵州省教育厅自然科学研究项目(QJJ[2024]009)
贵州省科学技术协会"新质黔沿"引领项目(QKX2026-KC-YZ013)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0166
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第2期
发布历史
[2026-10-22] 优先出版
引用本文
李旎, 欧卫华, 陈家民, 等. 面向非编码RNA-药物关联预测的计算模型研究综述 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0166. (Li Ni, Ou Weihua, Chen Jiamin, et al. Review of computational models for non-coding RNA-drug association prediction [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0166. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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