郑希强，宋子健，李建伟

    (河北工业大学人工智能与数据科学学院计算医学研究所，天津 300401)

    随着生命科学研究的深入和高通量测序技术的飞速发展，研究发现大多数人类基因组均已转录[1]。据报道[2]，其中仅有2%的RNA 分子可翻译为蛋白质，绝大部分RNA 是不能编码蛋白的非编码RNA。其中，长度超过200 个核苷酸的非编码RNA被定义为长链非编码RNAs(long non-coding RNAs，lncRNAs)。近年来，越来越多的研究表明，lncRNAs 参与调控多种重要的生物过程，如调控表观遗传染色质修饰、转录调控和转录后调控等[3]。2012 年，Gong ZJ 等[4]发现HOTAIR 可通过与PRC2复合物相互作用，诱导H3K27 发生甲基化，进而抑制该基因的表达。此外，lncRNAs 与癌症[5]、心血管疾病[6]和糖尿病[7]等多种复杂疾病的发生发展均存在着密切联系。因此，深入了解lncRNA的调控功能，对人类复杂疾病的诊断、治疗和预后提供新的治疗靶点具有重要意义。

    1 LncRNA的靶RNA 预测研究

    迄今为止，海量的lncRNAs 被不断发现，但对其调控功能的研究仍不够充分。通过传统的生物实验验证lncRNA调控功能，结果虽然准确、可靠，但存在实验周期长、费用高、效率低等问题。单纯地依靠传统的生物实验已远远不能满足当前需求，借助高效的、基于生物信息学的计算方法预测lncRNAs的调控功能已成为计算医学研究和对复杂疾病机制研究的热门方向。研究发现[8]，lncRNAs 常通过碱基互补配对的方式调控靶RNA的表达，进而发挥其调控作用。因此，根据lncRNA 与靶RNA 之间的相互作用关系，通过计算预测lncRNA的靶RNA，利用靶RNA的生物学功能推断lncRNAs的调控功能已成为一种常见的研究方法。此外，lncRNAs 会折叠成复杂的二级结构来维持它们的稳定性和保守性。lncRNA的二级结构可以帮助预测lncRNAs的靶RNA[9]。lncRNA 二级结构的生物学意义及其碱基序列组成同样重要，部分lncRNAs的功能活性通常由它们特定的二级结构决定。

    基于以上分析，开发lncRNA 靶RNA 预测模型在全基因组范围预测lncRNA-RNA 相互作用，快速搜索lncRNA 与RNA 之间最稳定的碱基互补配对状态，成为lncRNA-RNA 相互作用预测的关键[10]。随着生物信息学的不断发展，涌现出了数量众多的RNA-RNA 相互作用预测模型，这些模型均可用于lncRNA 靶RNA 预测 ......