作者手动编制了95篇评论论文和∼1000 miRNA生物信息学工具,这些工具自2003年以来出版。根据引文数或PageRank评分对它们进行分类和排序,然后进行网络分析和文本挖掘(TM),以研究miRNA工具的发展趋势。
可分为以下几个主要主题:miRNA识别、miRNA目标预测、miRNA调控网络、表达谱、特征(疾病或胁迫、生物标志物)关联、NGS工具、基于机器学习算法的工具和植物专用工具。
2005年以来回顾中提到的miRNA识别和miRNA目标预测的圆形图形。每个部门都载有每年发表的审查报告。每一列代表一篇评论论文,每个颜色不同的块都表示评审论文中的特定主题。
作者观察到五大发展趋势:
(1)miRNA识别和目标预测是近十年来的热点;
(2)手工管理和TM是收集文献中miRNA知识的主要方法;
(3)大多数早期工具得到了很好的维护和广泛应用;
(4)经典的机器学习方法保留了它们的实用性;然而,新的机器学习方法已经开始出现;
(5)与疾病相关的miRNA工具正在出现。作者的分析对miRNA工具的过去发展和未来方向有着重要的洞察力。
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