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南京信帆生物:如何預(yù)測(cè)和鑒定miRNA的靶基因?

更新時(shí)間:2016-05-17      瀏覽次數(shù):1894

近年來(lái),因診斷和治療方面的潛力巨大,microRNA(miRNA)研究正在快速增長(zhǎng),這也帶動(dòng)了miRNA工具和服務(wù)市場(chǎng)的發(fā)展。據(jù)Frost & Sullivan公司預(yù)計(jì),到2017年,miRNA市場(chǎng)的規(guī)模有望突破3億美元。

miRNA雖只有短短22個(gè)核苷酸,卻通過(guò)調(diào)控大量的靶基因,在基因表達(dá)中扮演了重要角色。研究發(fā)現(xiàn),每個(gè)哺乳動(dòng)物miRNA可能調(diào)控了約200個(gè)靶基因。到目前為止,仍有許多miRNA的功能并不清楚,原因在于已經(jīng)確定的miRNA靶基因數(shù)量很少,而靶基因的預(yù)測(cè)和鑒定的難度又頗大。于是,科學(xué)家們也在利用各種生物信息學(xué)方法和實(shí)驗(yàn)方法來(lái)尋找miRNA的靶基因。


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生物信息學(xué)方法

鑒定miRNA靶基因的zui常用方法是依賴(lài)計(jì)算機(jī)算法,如TargetScan、MiRanda和PicTar。它們預(yù)測(cè)miRNA種子區(qū)的結(jié)合。種子區(qū)(seed region)指的是miRNA上進(jìn)化zui為保守的片段,從第2個(gè)到第8個(gè)核苷酸,通常與mRNA 3’-UTR上的靶位點(diǎn)*互補(bǔ)。

每種算法都有自己*的一套規(guī)則,但主要遵循以下幾個(gè)基本原則:miRNA 與其靶位點(diǎn)的互補(bǔ)性;miRNA 靶位點(diǎn)在不同物種之間的保守性;miRNA-mRNA 雙鏈之間的熱穩(wěn)定性;miRNA 靶位點(diǎn)處不應(yīng)有復(fù)雜的二級(jí)結(jié)構(gòu)等。當(dāng)然,具體允許有多少個(gè)錯(cuò)配,哪里有錯(cuò)配,這就因算法而異了。

然而,這種搜索還是頗具挑戰(zhàn)性,因?yàn)閯?dòng)物miRNA:mRNA雙鏈往往含有錯(cuò)配、缺口或凸出,而且目前明確的miRNA靶基因并不多,在算法編寫(xiě)過(guò)程中沒(méi)有足夠的樣本可以參考,因此,搜索并不時(shí)時(shí)奏效。不過(guò),對(duì)于分值z(mì)ui高的匹配,后續(xù)實(shí)驗(yàn)的成功率還是挺高的。以下便是人們常用的miRNA靶點(diǎn)預(yù)測(cè)工具。

TargetScan

TargetScan(targetscan.org)由麻省理工學(xué)院的Benjamin Lewis等人在2003年開(kāi)發(fā),它通過(guò)搜索與每個(gè)miRNA的種子區(qū)匹配的保守位點(diǎn)而預(yù)測(cè)miRNA的靶基因。作為一個(gè)選項(xiàng),非保守位點(diǎn)也可預(yù)測(cè)。與其他的目標(biāo)預(yù)測(cè)工具不同,TargetScan提供每個(gè)miRNA預(yù)測(cè)靶點(diǎn)的準(zhǔn)確排名。這些排名是基于進(jìn)化上保守的靶定概率(PCT得分)或抑制的預(yù)測(cè)效果(背景+得分)。

TargetScan目前包括TargetScanHuman、TargetScanMouse、TargetScanFish、TargetScanFly和TargetScanWorm,分別圍繞人、小鼠、斑馬魚(yú)、果蠅和線(xiàn)蟲(chóng)的基因提供預(yù)測(cè)。目前的版本是TargetScan 6.2。

miRanda

miRanda(www.microrna。。org/)是一個(gè)利用生物信息學(xué)對(duì) miRNA 靶基因進(jìn)行預(yù)測(cè)的軟件,由Sloan-Kettering紀(jì)念癌癥中心的Anton Enright等人在2003年設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā),以C語(yǔ)言編寫(xiě)。miRanda 對(duì) 3’-UTR 的篩選依據(jù)主要是從序列匹配、miRNA與mRNA雙鏈的熱穩(wěn)定性以及靶位點(diǎn)的保守性三個(gè)方面進(jìn)行分析。

PicTar

PicTar(pictar.mdc-berlin.de)則由紐約大學(xué)的Azra Krek等人在2005年開(kāi)發(fā)。與大部分算法一樣,PicTar同樣強(qiáng)調(diào)種子區(qū)在靶位點(diǎn)識(shí)別及在轉(zhuǎn)錄后調(diào)控中的關(guān)鍵作用。不同的是,PicTar把種子序列分為“*匹配種子序列”和“不*匹配種子序列”,前者要求種子序列和靶基因*互補(bǔ)配對(duì),后者在滿(mǎn)足 miRNA 與靶基因結(jié)合自由能不增加的前提下允許種子序列出現(xiàn)錯(cuò)配, 但不允許G:U配對(duì)。

有些研究人員會(huì)選擇用多個(gè)工具來(lái)預(yù)測(cè)miRNA的靶基因,并找出所預(yù)測(cè)的交集,但是每個(gè)軟件預(yù)測(cè)出來(lái)的靶基因都為數(shù)眾多,有些甚至有幾千個(gè),怎么辦?笨辦法就是建個(gè)excel,輸入多個(gè)結(jié)果,查詢(xún)各個(gè)結(jié)果之間的重疊情況。這個(gè)方法很有效,但相當(dāng)費(fèi)時(shí),這里推薦個(gè)工具miRWalk數(shù)據(jù)庫(kù)

實(shí)驗(yàn)方法

預(yù)測(cè)miRNA靶基因的算法雖然在不斷升級(jí),但計(jì)算機(jī)模擬仍有一定的局限性,研究人員也希望通過(guò)實(shí)驗(yàn)方法來(lái)更直觀地尋找miRNA靶基因。這些年,人們開(kāi)發(fā)出不少方法,或從mRNA或蛋白表達(dá)的變化入手來(lái)尋找靶基因,或者更直接,確定miRNA與mRNA之間的相互作用。而新技術(shù)(如NGS)的崛起,也為這一領(lǐng)域增添了新的活力。

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