Journal of Pharmacogenomics & Pharmacoproteomics

Abstrait

Vers une compréhension globale du régulateur miRNA et des réseaux d'interaction miRNA

Joseph J Nalluri, Debmalya Barh, Vasco Azevedo et Preetam Ghosh

Les miRNA sont des régulateurs vitaux de l'expression post-transcriptionnelle des gènes. La dérégulation des miRNA conduit à une susceptibilité à de nombreuses maladies, en particulier aux cancers. Leurs mécanismes moléculaires complexes comprenant des facteurs de transcription en amont, des cibles en aval, des processus fonctionnels et biologiques et des régulations des maladies ne sont pas encore entièrement compris. Par conséquent, la compréhension globale du réseau de régulation des miRNA est essentielle pour moduler ses fonctions et développer des thérapies à base de miRNA. À l'heure actuelle, plusieurs bases de données et outils indépendants contenant des informations spécifiques sur des parties d'un régulome de miRNA existent en silo, ce qui empêche une compréhension holistique du mécanisme moléculaire des miRNA. Par conséquent, l'intégration de tous les ensembles de données dispersés de manière cohérente afin d'obtenir une compréhension globale de l'influence contributive et de l'effluence de la machinerie d'un régulome de miRNA est essentielle. Dans cet article, nous présentons un rapport de cas sur miRegulome, une première base de connaissances intégrée complète sur le régulome de miRNA et les outils d'analyse du réseau d'interaction de miRNA. miRegulome intègre les modules moléculaires essentiels d'un régulome de miRNA dans une plate-forme cohérente. Nous discutons également des interactions miRNA-maladie à partir de miRegulome et élaborons des stratégies théoriques de graphes pour les analyser. Nous présentons également une conception de niveau supérieur pour un référentiel de base de données amélioré pour une analyse complète des données rassemblant divers ensembles de données liés à la biologie des miRNA ; et présentons la nécessité et les défis du développement de nouveaux algorithmes pour prédire de nouvelles interactions entre les miRNA, les gènes, les facteurs de transcription et les maladies.