近年来，越来越多的实验研究表明，大量非编码RNA（ncRNA分子）不构成转录噪音，但在关键的生物过程，如转录和转录后调控，表观遗传调控，器官或组织发育，细胞分化中发挥重要作用，细胞周期控制，细胞运输，代谢过程，和染色体动力学。考虑到各种生物过程的ncRNA的重要作用，这是毫不奇怪的是编码RNA的突变和调节异常已被链接到各种复杂的人类疾病，如乳腺癌，肝癌，前列腺癌的发生和发展，colon cancer, bladder cancer, thyroid cancer, lung cancer, ovarian cancer, leukemia, Alzheimer’s disease, diabetes, and HIV. The development of computational models to predict the various ncRNA-related interactions benefits the inference of ncRNA function, the identification of how ncRNA’s are associated to disease, ncRNA biomarker detection, and the potential design of drug targets.

我们邀请研究者贡献审查和原始论文介绍最近的调查结果计算模型的领域涉及非编码RNA，如非编码RNA病协会预测，非编码RNA的功能相似的网络建设，非编码RNA的功能预测，并在的miRNA-不同的相互作用预测靶相互作用预测。

潜在的主题包括，但不限于：

• ncRNA的疾病关联预测
• ncRNA的功能相似性网络构造
• 非编码RNA的功能预测
• miRNA的靶标相互作用的预测
• 疾病相关ncrna -环境因子交互作用预测
• miRNA的转录因子相互作用的预测
• 非编码RNA的生物标志物检测
• 非编码RNA和药物设计
• 非编码RNA和PPI