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microRNA 靶基因预测算法概述
从《科学》杂志公布 2007 十大科技进展(http://www.sciencemag.org/current.dtl#special-issue
) 看,miRNA 这个 2002 年的"明星分子"(记得 92 还是 96 年也有个明星分子"NO")仍将成为今
后一段时间内生物医学领域的研究热点。现越来越多的 医务工作者、基础医学工作开始关
注 miRNA 潜在的临床应用,但 miRNA 靶基因实验证实现还没有统一规范的操作方案,大
多仍依赖于计算预测的方法,现就 目前常用的 miRNA 靶基因预测算法归纳如下:
1.第一代靶基因预测软件
1.1 miRanda
miRanda 是 John 等[12]于 2003 年 5 月开发的第一个 miRNA 靶基因预测软件。miRanda 适用
范围广泛(见表 1),不受物种限制,同时提供了 windows, linux, 和 macintosh 多平台版本,
可以下载到本地运行。碱基互补方面,miRanda 算法和 Smith-Waterman 算法[13]相似,但它
以碱基互补(如 A=U, G≡C 等)代替 Smith-Waterman 算法中的碱基匹配(如 A-A,U-U 等) 来
构建打分矩阵,允许 G=U 错配,为了体现 miRNA 3’端和 5’端和靶基因作用过程中的不对称
性,软件给出了 scale 参数(5’端 11 个碱基得分值乘以该值,然后和 3’端 11 个碱基得分值
相加作为碱基互补得分)。同时强调 miRNA 第 2 到 4 位碱基和靶基因精确互补,第 3 到 12
位碱基和靶基因错配不得多于 5 个,9 到 L- 5(L 为 miRNA 总长)位碱基至少一个错配,最
后 5 个碱基错配不得多于两个。在热力学方面,miRanda 利用维也纳软件包中的 RNA 二级
结构程序包 RNAlib(Vienna 1.3 RNA secondary structure programming library)评估 miRNA-
靶基因二聚体的结合能,对于潜在的杂交位点,miRanda 也给予打分。靶位点的跨物种保守
性,要求靶位点在多物种 3’UTR 比对中相同位置碱基相同。对于多个 miRNA 对应于同一靶
位点的情况,miRanda 使用贪婪算法贪心算法取得分最高且自由能最低的那对。
1.2 DIANA-microT
DIANA-microT 是 Kiriakidou M 等[14]基 于实验和计算生物学方法开发的 miRNA 靶基因预
测软件。和 miRanda 预测结果中可能出现一个 miRNA 对应多个靶位点或多个 miRNA 对应
一个靶位 点而丢掉了 miRNA 调控单个靶位点不同的是,DIANA-microT 考虑了 miRNA 调
控单个靶位点的情况。DIANA-microT 预测算法基于以 下两点来判别 miRNA 靶基因:①
miRNA 和靶基因间的高亲和力,主要通过结合能来衡量。② 影 响 miRNA 和靶基因所形成
二聚体茎环结构环部位置和环大小的 miRNA 相关蛋白可能指导 miRNA 和靶基因的相互作
用。对于前者,DIANA- microT 用动态规划算法计算经典的 Watson-Crick 碱基配对及 G-U
错配的自由能,开一个 38nt 的窗口扫描 mRNA 序列,通过计算 miRNA 和靶基因的自由能
来寻找靶位点。对于后者都主要是通过实验的方法验证过滤前者预测的结果。
1.3 RNAhybrid
RNAhybrid 是 Behmsmeier M 等[15]基 于 miRNA 和靶基因二聚体二级结构开发的 miRNA 靶
基因预测软件。RNAhybrid 预测算法禁止分子内、miRNA 分子间及靶基因间形成二聚体,
根 据 miRNA 和靶基因间结合能探测最佳的靶位点。尽管随着靶基因序列长度增加,运算复
杂度也相应 增加,但 RNAhybrid 和其它 RNA 二级结构预 测软 件 诸 如 mfold, RNAfold,
RNAcofold 和 pairfold 相比,仍具有明显的速度优势。此外,RNAhybrid 允许用户自定义自
由能 阈值及 p 值,也允许用户设置杂交位点的偏向,如杂交位点必须包含 miRNA 5’端 2-7nt
等。像 miRanda 一样,RNAhybrid 也提供有单机版供下载(见表 1)。
由于 RNAhybrid 实质上是经典 RNA 二级结构预测软件的扩展,从 miRNA 和靶基因形成稳
定的二聚体这一视角入手,为 miRNA 靶基因预测开辟了新的天地。但 Behmsmeier M 通过
用 RNAhybrid 扫描果蝇 3’UTR 发现,RNAhybrid 仅能预测到少数的 miRNA 靶基因,这个可
能与 miRNA 长度较短,而所用 3’UTR 数据集较大有关,然而由于它不需要考虑靶基因的物
种保守性,仍然有自己的优势。
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