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6743 人阅读发布时间:2019-07-24 16:23
MicroRNA (miRNA) 是一类由内源基因编码的小分子RNA,广泛参与基因转录后的表达调控,与分化、发育、组织生长、代谢等生理过程息息相关。
早期科研者研究了miRNA与mRNA相互作用,所以相关网站比较多;近几年,热门的lncRNA、circRNA、外泌体等再次掀起miRNA调控研究的热潮,但是预测方法却鲜有提及。
今天资深陈老师又要分享干货啦!教大家各类分子与miRNA的可靠预测分析方法
什么是miRNA

hsa-miR-155-5p
UUAAUGCUAAUCGUGAUAGGGGUU
miRNA-靶基因结合算法
1.种子区与靶基因互补配对为预测核心原则(适用于所有类型,配对原则:A-T,C-G,G-T也可以配对);
2.物种间保守性(主要针对编码基因,保守结合阳性概率大);
3.RNA的结合能量(负值,绝对值越大,结合效率越高);
4.其他(不同网站算法不一样,如targetscan以多重算法累加;RNAhybrid以自由能预测)。
miRNA的预测
编码基因
打开Targetscan网站,选择对应物种,填入基因名称,输入miRNA成熟体名称:

点击submit,若基因有多个转录本,需选择以哪个为准预测,一般选择第一个最常用的,点击ID:

结果页面,默认只显示脊椎动物保守的miRNA,点击下列选项调出所有预测的miRNA:

若与对应的miRNA有结合,则会在下游页面显示;无结合则显示其他miRNA。界面显示多种参数,部分为冗余参数,小编建议看三类:
1. 保守性:Conserved OR Poorly conserved,保守的优于非保守;
2. Context++ score percentile:结合评分,数值越接近100越好;
3. Pct:物种进化保守评分,越接近1表示越保守。

lncRNA(DIANA)
数据库DIANA提供miRNA多个分析模块(miRNA启动子、调控因子、通路等),lncBASE模块提供miRNA-lncRNA两个子选项:已验证结合的Experimental、预测Predicted。下面以预测为例,点击Predicted module,输入ENSEMBL(欧洲核酸数据库)基因ID或者转录本(每次输入ID需要等其自行识别出再点击):

展开之后:

而在验证的模块可以直接查询实验验证的结合分子:

若需要批量查询,则在对应模块单独输入lncRNA ID或者miRNA即可(预测模块注意调整阈值)。
circRNA(circinteractome与circbank)
1.打开Circinteractome网站,选择miRNA预测选项,输入ID:

点击“search”,评分参数跟targetscan类似:

2.登录Circbank网站,输入ID:

“search”之后点击“miRNA”:

种子区直接配对预测(通用型)
以上介绍了不同数据库及不同类型分子的miRNA预测,有一个共同点:几乎都符合种子区预测。
所以,任何类型的序列预测都可以依靠种子区匹配情况进行初步判定;若种子区无结合,而前期实验显示有相关性,该如何预测呢?那就得考RNA之间结合稳定性如Rnahybrid预测啦!
Rnahybrid自由能预测(通用型)
Snapgene软件打开GAS5转录本NR_002578(打开方式见文末往期精彩视频教程),以hsa-miR-21-5p为例:
打开“bibiserv”官网,点击“submission”,再点击“reset”,再以fasta格式填入序列:

“hits per target”表示输出结果的数量,调整以获得较多的预测,如10、20:

“approximate p-value”选择对应的物种:

根据网站跳转依次点击“next”、“start calculcation”、“Html output”输出结果:

挑选结合位点按照mfe评分、种子区结合为两大参考原则(如第一个评分最高,若排除G-T结合,种子区也有五个碱基结合)。
以上预测的结合方式在常规网站是预测不到的,那么有没有参考价值呢?ZHANG[1] 等验证了两者的结合([1] Negative regulation of lncRNA GAS5 by miR-21),位点跟第一个是一样的:

所以,虽然种子区预测是主流,但千万不要忽视非常规结合。
以上是小编介绍的不同miRNA与不同类型序列的预测方法,此类预测网站较多,各有特点,但是使用方法是相近的。
此外,凡是预测的,即便保守性再高、结合评分再好还是得以实验验证!!!
相关网站:
讲师介绍
陈建儒,吉凯基因工具病毒产品售前技术专家;从事载体构建相关工作5年有余,熟悉各类核酸数据库及核酸相关的分子设计、预测;录制过诸多基因操作软件和网站使用的课程,被广大用户一致评价为“实用性极强、简单易学”!
接下来陈老师的以下课程将会与大家见面,如果您对课程感兴趣,想进一步进行技术交流,欢迎添加微信号(13162396225),获得陈老师的1V1指导哦~~