机构名称：
¥ 1.0
Arash Keshavarzi Arshadi A，♰，Milad Salem B，♰，Heather Karner C，D，E，F，F，♰，Kristle Garcia，C，C，D，E，Abolfazl Arab C，De，Jiann Shiun Yuan B，Jiann Shiun Yuan B和Hani Goodarzi Goodarzi c，d，e e biriidies fortiride fortiride fortiride fortiride fortiride fortiriide of biret froreide of indrenter frolriiday美国佛罗里达州奥兰多市奥兰多市佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达大学计算机工程系，美国佛罗里达州奥兰多市，美国c泌尿外科系，加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，加利福尼亚州旧金山，美国d Helen Diller家族综合癌症中心，加利福尼亚大学，旧金山，加利福尼亚州，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国弗朗西斯科大学，美国弗朗西斯科州，美国弗朗西斯科州，弗朗西斯科州。美国加州大学旧金山大学，美国加利福尼亚州旧金山分校的美国f bakar计算健康科学研究所。我们提出了Ribostrike，这是一个深度学习框架，可识别针对特定microRNA的小分子。为了证明其功能，我们将其应用于已知的乳腺癌驱动因素MicroRNA-21（miR-21）。为了确保所选分子仅靶向miR-21，而不是其他microRNA，我们还针对DICER进行了反屏幕，DICER是一种参与MicroRNA生物发生的酶。此外，我们使用辅助模型来评估毒性并选择最佳候选者。使用来自各种来源的数据集，我们筛选了一个900万个分子的池，并确定了8个，其中3个在报告基因测定和RNA测序实验中均显示出抗MIR-21的活性。在乳腺癌的小鼠模型中也测试了其中之一，从而大大降低了肺转移。这些结果表明，核糖有效筛选癌症中的microRNA靶向化合物的能力。
通过图形发现功能性microRNA靶向药物 -
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