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- 【导读】 生物信息学方法寻找miRNA靶基因-多功能混匀仪技术文章 尽管对miRNA功能的认识还不是非常清楚，但miRNA在许多生物过程中起关键作用，包括发育、细胞分化、增殖、凋亡、肿瘤转移
- 生物信息学方法寻找miRNA靶基因-多功能混匀仪技术文章
尽管对miRNA功能的认识还不是非常清楚，但miRNA在许多生物过程中起关键作用，包括发育、细胞分化、增殖、凋亡、肿瘤转移等。准确快速地预测miRNA靶基因对于研究miRNA功能以及分析miRNA参与的生物学过程具有十分重要的意义。目前寻找miRNA靶基因的方法主要有生物信息学以及生物实验方法。
1、生物信息学方法
生物信息学方法主要是利用某种算法对靶基因样本进行评分及筛选。生物信息学的方法只是通过算法为研究人员提供可能性*大的参考信息，还需要通过实验进行验证。
使用计算机预测植物miRNA靶基因比较简单，因为在植物中miRNA与靶基因几乎还是以完全互补配对的方式结合，预测不需要复杂的算法。而预测动物miRNA靶基因则存在一定的困难，主要是目前已知的miRNA靶基因及其确切靶点不多，在算法编写时没有足够的已知样本可供参考。但是，miRNA与靶基因间的相互作用仍然具有一定的规律性。目前常规的算法主要遵循以下几个常用原则：（a）miRNA与靶基因的互补性；（b）miRNA靶位点在不同物种之间的保守性；（c）miRNA-mRNA双链之间的热稳定性；（d）miRNA靶位点不会有复杂的二级结构；（e）miRNA 5’端于靶基因的结合能力强于3’端。除了这些基本原则以外，不同的预测方法还会根据各自总结的规律对算法进行限制和优化。
（1）miRanda
miRanda是*早利用生物信息学对miRNA靶基因进行预测的软件，由Enright等人[1]于2003年开发设计。其对3’UTR的筛选依据主要是从序列匹配、miRNA与mRNA双链的热稳定性以及靶位点的保守性三个方面进行分析。综合这3条原则，miRanda选取每条miRNA相对的3’UTR中排名前十位的基因，作为miRNA的候选靶基因，对于多个miRNA对应于同一靶位点的情况，miRanda使用贪心算法（Greedy Algorithm）选取其中得分*高且自由能*低的那一对。[2]
（2）TargetScan和TargetScanS
TargetScan是Lewis等人[3]在2003年开发的一款用于预测哺乳动物miRNA靶基因的软件，该软件将RNA间相互作用的热力学模型与序列比对分析相结合，预测不同物种间保守的miRNA结合位点。TargetScan还引入了信号噪声比来评估预测结果的准确度，所谓信号噪声比即用已知（信号组）和随机生成的miRNA（噪声组）分别对mRNA的3’UTR进行预测，所得靶基因数目的比值。随着物种数目的增多，预测得到的靶基因减少，但准确性得到了相应的提高。
后来，Lewis等人[4]又对TargetScan进行了优化，即TargetScanS。TargetScanS在人、小鼠、大鼠的基础上增加了狗（Canis familiaris）和鸡（Gallus gallus）的基因组数据，同时在算法上做了改动。
（3）RNAhybrid
RNAhybrid是Rehmsmeier等人[5]在2004年开发的一种基于分析miRNA和靶基因间形成双链的二级结构，从而预测miRNA靶基因的软件。RNAhybrid在实质上是一种经典RNA二级结构预测软件的扩展，能够快速、准确地计算一条短链RNA和一条长链RNA杂交（如miRNA和mRNA 3’UTR）时的自由能，并基于此来预测果蝇中miRNA的靶基因。RNAhybrid的算法禁止分子内、miRNA 分子间及靶基因间形成二聚体，根据miRNA和靶基因之间结合自由能探测*佳的靶位点。
（4）DIANA-microT
DIANA-microT是Kiriakidou[6]等人于2004年开发的一款结合了生物信息学和实验学方法的靶基因预测软件。DIANA-microT主要考虑单一结合位点的miRNA靶基因。此外在寻找结合位点时，除了必需的5’端种子区外，典型的ZY突起以及miRNA在3’端与mRNA的结合也得到了考虑。在算法方面，DIANA-microT主要基于以下两点原则对miRNA靶基因进行判断：首先，通过动态规划算法计算经典的Watson-Crick碱基对及G：U错配的自由能，进而衡量miRNA与靶基因间的结合能力；其次，miRNA相关蛋白影响miRNA与靶基因结合时形成的ZY突起的大小与位置，进而影响miRNA与靶基因的结合。
（5）PicTar
Krek等人[7]在2005年采用一种更先进的算法来预测脊椎动物、线虫和果蝇中miRNA的靶基因，并通过实验方法进行了验证，这种算法就是PicTar，即组合靶位点的概率识别(probabilistic identification of combinations of target sites)。PicTar的算法包括两个方面:识别单个miRNA的靶位点；为组合的靶位点评分。通过生物信息学和实验方法的分析，PicTar算法估计会有30%左右的假阳性率。
（6）RNA22
RNA22是由Miranda等人[8]于2006年开发的一种识别miRNA靶位点以及相应miRNA-mRNA异源双链的软件。RNA22与其他miRNA靶基因预测软件不同。首先，RNA22的预测不依赖于物种间的保守性，而是认为即使近亲物种不存在miRNA结合位点，仍有可能是miRNA的靶基因；其次，RNA22与其他软件的预测方向不同，RNA22不是从miRNA入手寻找它的靶基因，而是首先从感兴趣的序列入手，寻找假定的miRNA结合位点，再进一步确定其被哪条miRNA调控。
上述不同算法各有其特点，主要还是依据miRNA与其靶位点的互补性、miRNA靶位点的保守性、miRNA-mRNA双链之间的热稳定性及附近序列的二级结构等原则设计的。其中，miRanda是将miRNA-mRNA之间的序列匹配，保守性及热稳定性作为计算参数，有比较好的检出率，但是假阳性率也较高；TargetScan提出了“种子区”的概念，增加了预测的精确度；RNAhybrid的研究ZD在RNA二级结构预测方面，能够更快速准确地计算miRNA-mRNA双链的自由能，降低了假阳性率；DIANA-microT则主要考虑miRNA调控单个靶基因的情况，同时考虑ZY突起以及miRNA在3’端与mRNA的结合；RNA22与其他算法不同，不考虑物种间的保守性，检出率较高。
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- 2007-04-18 12:31:57
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