Resumen

Cada vez hay más evidencia que revela que los microARNs (miARNs) desempeñan roles importantes en el desarrollo y la progresión de enfermedades humanas. Sin embargo, los esfuerzos realizados para descubrir asociaciones enfermedad-miARN en OMIM son insuficientes y la mayoría de las enfermedades en la base de datos de OMIM no están asociadas con ningún miARN. Por lo tanto, hay un fuerte incentivo para desarrollar métodos computacionales que detecten posibles asociaciones enfermedad-miARN en OMIM. En este artículo, se aplica el random walk en la red de similitud de enfermedades de OMIM para predecir posibles asociaciones enfermedad-miARN en OMIM bajo la suposición de que los miARNs relacionados funcionalmente a menudo están asociados con enfermedades fenotípicamente similares. Nuestro método hace uso completo de los valores de similitud global de enfermedades. Probamos nuestro método en 1226 asociaciones conocidas enfermedad-miARN en OMIM en el marco de validación cruzada de dejar uno fuera y logramos un

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:MicroARN; Desarrollo; Progresión; Enfermedades humanas; Base de datos OMIM; Métodos computacionales
• Keywords:MicroRNAs; Development; Progression; Human diseases; OMIM database; Computational methods