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Micrornas（ mirnas）是一類長約22~23堿基（nt）的單鏈非編碼RNA，在生物進化方面有著重要意義。成熟的MIRNA會通過其種子序列（5‘第2-8位核苷酸）與 message Rnas（ MRNAS）的3’UTR區域靶位點進行完全或不完全配對，實現切割mRNA及抑制mRNA翻譯等功能。由于 mirna結合mRNA靶位點的機制仍未明確，因此預測 MIRNA靶位點的工作一直是 MIRNA研究領域的一大挑戰和難題。實驗方法雖然準確，但耗時長且昂貴。在生物信息領域，基于規則匹配的常規計算方法雖然能進行靶位點的預測，但存在著準確率偏低的問題。隨著深度學習的興起及實驗驗證數據及具體靶位點信息的豐富，基于深度學習的方法成為了 MIRNA靶位點預測領堿的硏究熱點。首先介紹了常用的 MIRNA預測數據集、預測類型和常見特征;之后對預測研究中常用的深度學習模型進行闡述;接著介紹了常規的預測方法及基于深度學習的預測方法，并對這些方法進行了分類總結和性能的對比分析;最后對使用深度學習的預測工作當前存在的問題及未來的發展進行了探討。
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