大豆miRNA生物信息学预测软件系统--使用说明书
《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》范文
《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》篇一一、引言大豆（Glycine max）是全球最重要的农作物之一，其产量和品质的改良一直是农业科学研究的热点。
近年来，随着分子生物学和基因工程技术的快速发展，越来越多的研究开始关注大豆基因的调控机制。
其中，microRNA（miRNA）作为一种重要的基因调控因子，在植物生长发育和抗逆反应中发挥着重要作用。
本研究旨在鉴定大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子，并对其功能进行深入研究。
二、材料与方法2.1 材料本研究选用的材料为大豆不同品种的基因组DNA、mRNA及cDNA。
实验中使用的转录因子预测软件为PlantTFDB（Plant Transcription Factor Database）。
2.2 方法2.2.1 基因序列分析首先，从NCBI数据库中获取大豆miR1510a和miR2109的基因序列，进行序列比对和结构分析。
2.2.2 转录因子预测利用PlantTFDB软件，结合基因表达谱数据，预测可能与miR1510a和miR2109相互作用的转录因子。
2.2.3 基因克隆与表达分析根据预测结果，克隆候选转录因子的全长cDNA序列，并通过实时荧光定量PCR（qPCR）等方法，分析其在不同大豆品种中的表达模式。
2.2.4 功能验证通过构建转基因植物，验证转录因子对miR1510a和miR2109的调控作用及其对大豆生长发育的影响。
三、结果与分析3.1 基因序列分析通过对NCBI数据库中获取的大豆miR1510a和miR2109的基因序列进行比对和结构分析，发现这两个基因具有高度保守性，可能具有相似的功能。
3.2 转录因子预测与克隆利用PlantTFDB软件，结合基因表达谱数据，成功预测到可能与miR1510a和miR2109相互作用的多个转录因子。
根据预测结果，成功克隆了部分候选转录因子的全长cDNA序列。
MicroRNA功能的生物信息学分析及相关平台的建立的开题报告
MicroRNA功能的生物信息学分析及相关平台的建立的开题报告本文旨在探讨微小RNA（miRNA）在生物学中的功能以及利用生物信息学手段进行分析的重要性，同时介绍相关平台的建立以方便研究者的使用。
miRNA是一类小分子RNA，其长度约为20-25个核苷酸。
通过结合mRNA来调控基因表达，从而影响细胞发育、生长和代谢过程。
已有大量的文献报道表明，miRNA在多种生物过程中扮演着重要角色，如干细胞分化、免疫应答、细胞凋亡和癌症等。
随着近年来高通量测序技术的发展，越来越多的miRNA与特定疾病间的关系被发现。
为了更好地研究miRNA的功能，生物信息学在其中起到了重要的作用。
主要包括miRNA的预测、注释、表达特征分析以及miRNA-靶基因的预测等方面。
目前，已有许多生物信息学分析工具如miRBase、miRDeep2、miREvo等被开发出来，并在这一领域中发挥了重要的作用。
其中，miRBase数据库被广泛地用于miRNA的注释、命名和分类。
miRDeep2主要被用于miRNA的预测，对于个别细胞和组织中的miRNA预测效果较好。
miREvo旨在预测miRNA的进化历史，也可为miRNA家族分类提供帮助。
同时，为了更方便、高效地进行miRNA分析，一些基于网络的miRNA平台也被开发出来。
如miRNet、miRDB、TargetScan等平台。
这些平台提供了许多有用的工具和资源，如miRNA-靶基因预测、miRNA功能注释、miRNA与疾病间的相关性等。
使用这些平台可以避免研究者重复编写程序或者查找多个网站进行分析，提高了数据处理的效率和可靠性，有很大的研究应用价值。
综上，生物信息学在miRNA研究中有着重要的应用价值，早期的miRNA预测和注释工具如miRBase、miRDeep2和miREvo等帮助了很多研究者，而后来不断涌现的miRNA分析平台如miRNet、miRDB、TargetScan等则更加方便了研究者的使用。
《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》范文
《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》篇一一、引言大豆作为重要的农作物之一，其基因表达调控机制一直是研究的热点。
近年来，随着分子生物学技术的不断发展，越来越多的研究表明，微小RNA（miRNA）在基因表达调控中发挥着重要的作用。
miR1510a和miR2109是大豆中两种重要的miRNA，参与多种生物过程的调控。
本研究旨在鉴定大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子，并探讨其功能，为进一步了解大豆基因表达调控机制提供理论依据。
二、材料与方法1. 材料本实验所需的大豆材料、转录因子克隆载体、菌株等均采购自正规生物试剂公司。
2. 方法（1）生物信息学分析利用生物信息学软件，对miR1510a和miR2109的序列进行预测分析，确定其可能调控的转录因子。
（2）转录因子克隆与表达根据预测结果，设计引物，克隆转录因子基因，构建表达载体，并转化至大肠杆菌中进行表达。
（3）转录因子与miRNA的互作研究利用双荧光素酶报告系统，研究转录因子与miR1510a和miR2109的互作关系。
（4）功能验证通过转基因技术，将克隆的转录因子基因导入大豆中，观察其对大豆生长及相关性状的影响。
三、结果与分析1. 生物信息学分析结果通过生物信息学分析，我们发现miR1510a和miR2109可能受到多种转录因子的调控。
其中，TF1、TF2和TF3是与这两种miRNA最为相关的转录因子。
2. 转录因子克隆与表达结果成功克隆了TF1、TF2和TF3的基因，并构建了表达载体。
在大肠杆菌中表达后，通过SDS-PAGE检测，得到了纯度较高的转录因子蛋白。
3. 转录因子与miRNA的互作研究结果利用双荧光素酶报告系统，我们发现TF1、TF2和TF3均能与miR1510a和miR2109发生互作。
其中，TF2与miR2109的互作最为显著。
4. 功能验证结果将TF2基因导入大豆中后，发现转基因大豆的生长状况得到显著改善，与野生型相比，其叶片更大、根系更发达、产量更高。
《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》范文
《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》篇一一、引言近年来，植物microRNAs（miRNAs）的深入研究为理解植物生长、发育及应对环境压力的分子机制提供了新的视角。
作为基因表达的重要调控因子，miRNAs通过与其靶基因的互补序列结合，实现对转录后基因表达的调控。
其中，大豆（Glycine max）的miR1510a和miR2109作为特定于植物的调控元件，具有特殊的生物学意义。
本研究的目的是通过深入鉴定这两个miRNAs的调控转录因子（TFs）及其功能，以期揭示其在植物生命活动中的作用机制。
二、方法1. 生物信息学方法：使用在线数据库及软件分析，识别并预测与大豆miR1510a和miR2109互补的转录因子。
2. 实验验证：通过荧光素酶报告基因系统、凝胶迁移率实验（EMSA）等手段，验证预测的转录因子与miRNAs的结合能力。
3. 转基因技术：构建过表达和抑制表达转基因植物，观察表型变化及基因表达水平变化。
三、结果1. 调控转录因子的鉴定通过生物信息学分析，我们成功预测了与大豆miR1510a和miR2109互补的多个转录因子。
其中，TF-A、TF-B和TF-C与这两个miRNAs的结合能力最为显著。
通过实验验证，我们进一步确认了这三个转录因子与miR1510a和miR2109的结合特异性。
2. 转录因子的功能研究在转基因植物中，我们发现过表达TF-A、TF-B和TF-C的转基因大豆表现出不同的表型变化。
其中，过表达TF-A的大豆表现出更强的抗逆性，而TF-B和TF-C的过表达则对植物的生长和发育有显著影响。
此外，我们还观察到这些转录因子的过表达或抑制表达对miR1510a和miR2109的表达水平有显著影响。
四、讨论本研究通过生物信息学分析和实验验证，成功鉴定了与大豆miR1510a和miR2109互补的转录因子。
这些转录因子在植物生长、发育及应对环境压力的过程中发挥了重要作用。
如何使用生物大数据技术分析miRNA表达谱
如何使用生物大数据技术分析miRNA表达谱miRNA（microRNA）是一类小分子非编码RNA，其在基因表达调控中起着重要的作用。
随着生物大数据技术的发展，越来越多量级巨大的miRNA表达数据集得到了积累。
利用生物大数据技术对miRNA表达谱进行分析，可以帮助我们深入了解miRNA的功能、作用机制以及相关疾病的发展过程。
本文将介绍如何使用生物大数据技术进行miRNA表达谱分析，并探讨其在生物医学领域的应用前景。
首先，对miRNA表达谱数据进行预处理是进行分析的第一步。
一般来说，miRNA表达数据来自高通量测序平台，如RNA-seq和microarray。
在预处理阶段，我们需要进行质控，包括对数据质量进行评估和过滤，并利用质控工具如FastQC或TrimGalore去除低质量reads。
接下来，需要进行数据对齐与比对，将原始测序数据与已知miRNA序列进行比对，以确定每个miRNA的表达水平。
这一步可借助软件如miRDeep2、SeqCluster或miRNAkey完成。
然后，需要进行基因表达水平的归一化，以消除测序深度及其它技术因素对miRNA表达谱的影响。
流行的归一化方法包括RPKM（Reads Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）和TPM（Transcripts Per Million）。
最后，通过差异表达分析，可以识别miRNA表达谱中显著差异的miRNA，这些差异miRNA可能与特定疾病的发生、发展相关。
在得到处理后的miRNA表达谱数据之后，我们可以利用生物大数据技术进行进一步的分析。
其中，常见的分析方法包括：差异表达分析、富集分析、生物信息学预测和网络分析。
差异表达分析是miRNA表达谱分析的基础。
通过比较不同条件下miRNA的表达水平，可以确定哪些miRNA在不同生理或病理状态下的表达发生了变化。
常用的差异表达分析方法有DESeq2、edgeR和limma等。
miRNA腺病毒操作手册-推荐下载
miRNA腺病毒操作手册miRNA简介MicroRNAs（miRNAs）是一类长度为18-24个核苷酸的非编码RNA分子。
MiRNA通过与靶基因mRNA上的互补序列结合，降解mRNA或抑制mRNA的翻译。
MiRNAs在细胞分化、增殖、凋亡和癌细胞发生中发挥重要的调控作用。
MiRNAs 来源于具有60-80 个核苷酸茎环结构的microRNA 前体（premir）和序列更长一些的microRNA初级转录产物（primir）。
MiRNA在核内由RNA聚合酶II（polII）转录生成，最初产物primir具有帽子结构和多聚腺苷酸尾巴。
ViGene生物的mirAD-腺病毒microRNA前体表达系统包括三个相关产品：microRNA前体穿梭载体、microRNA前体腺病毒载体和预制microRNA前体腺病毒。
microRNA前体腺病毒简介重组腺病毒是进行基因转移和表达的工具，功能强大且易于操作。
腺病毒独特的生物学特征使它成为“载体的首选”，被科研工作者广泛应用。
首先，它能够感染包括分裂、非分裂细胞和干细胞在内的多种细胞。
第二，病毒滴度高。
第三，高滴度的病毒可获得高感染效率和高表达量。
第四，病毒进入细胞后，病毒基因组不整合到细胞染色体上，因此瞬时表达外源基因的重组腺病毒不会诱导宿主细胞中染色体的变化。
ViGene生物选用的是应用最广泛的复制缺陷型的人类血清5型腺病毒，该腺病毒载体缺失E1和E3基因。
E1 基因在组装感染性病毒颗粒时必不可少，可在HEK293T细胞病毒包装过程中得到补充，而E3基因可有可无。
由于E1和E3基因的缺失，腺病毒载体可插入高达7.5kb的外源基因。
pMir-microRNA precursor 是基于microRNA 前体表达系统的质粒。
microRNA前体天然的茎环结构被克隆到质粒的SgfI和MluI双酶切位点。
为了保持推测的发卡结构和诱导正确的内源性反应，miRNA茎环结构的两侧具有它的150-200bp的天然序列。
《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》范文
《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》篇一一、引言大豆作为重要的农作物之一，其在农业生产中的地位不容忽视。
近年来，随着分子生物学技术的发展，关于大豆的基因研究愈发受到人们的关注。
特别是在非编码RNA的研究中，miRNA 因其重要的调控作用在基因表达过程中占据着核心地位。
本研究将集中探讨大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究。
二、研究背景miRNA是一类具有重要调节功能的非编码RNA，其能够通过与mRNA的相互作用，实现对基因表达的调控。
目前，对于大豆miR1510a和miR2109的研究已经初步揭示了其在生物过程中的潜在作用，然而其具体的调控机制及功能尚待深入研究。
因此，本研究将针对这两个基因的调控转录因子进行鉴定，并对其功能进行探讨。
三、方法与材料本部分将详细介绍实验过程中所采用的方法和材料。
首先，我们将利用生物信息学方法对大豆miR1510a和miR2109的潜在转录因子进行预测。
随后，通过实时荧光定量PCR（qRT-PCR）和基因克隆等技术手段，对预测的转录因子进行验证。
最后，我们将利用转基因技术对转录因子的功能进行深入研究。
四、结果与讨论4.1 调控转录因子的鉴定通过生物信息学分析，我们成功预测了大豆miR1510a和miR2109的潜在转录因子。
其中，一些转录因子已被验证与这两个miRNA基因存在相互作用。
这些转录因子可能在大豆的生长、发育及抗逆等生物过程中发挥重要作用。
4.2 转录因子的功能研究通过转基因技术，我们对鉴定出的转录因子进行了功能研究。
结果表明，这些转录因子在大豆的生长、发育及抗逆等方面具有重要作用。
例如，某些转录因子能够促进大豆的生长和发育，提高产量；而另一些转录因子则能够增强大豆的抗逆能力，使其在恶劣环境下仍能保持较高的生长速度和产量。
4.3 分析与讨论本部分将对实验结果进行深入的分析与讨论。
首先，我们将探讨这些转录因子与miR1510a和miR2109之间的相互作用机制，以及它们在生物过程中的具体作用。
《2024年大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》范文
《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》篇一一、引言大豆（Glycine max）是全球最重要的农作物之一，其在食品、饲料和工业原料等领域具有广泛的应用。
近年来，随着分子生物学技术的发展，人们逐渐认识到微小RNA（miRNA）在基因表达调控中的重要作用。
其中，miR1510a和miR2109是大豆中两种重要的miRNA，对大豆的生长和发育具有重要的调控作用。
本文旨在鉴定大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子，并对其功能进行深入研究。
二、材料与方法2.1 材料本研究所用的大豆材料为野生型和转基因型，并从其叶片中提取RNA进行后续实验。
此外，还使用了各种生物信息学数据库和软件进行基因序列的查询、分析和预测。
2.2 方法（1）生物信息学分析：利用生物信息学数据库和软件，对大豆miR1510a和miR2109基因的序列进行查询、分析和预测，包括基因序列的获取、转录因子结合位点的预测等。
（2）转录因子克隆与表达：根据预测结果，克隆出相关转录因子，并构建表达载体，通过转基因技术将其导入大豆中，观察其对大豆生长和发育的影响。
（3）功能验证：通过荧光定量PCR、Western blot等实验方法，验证转录因子对miR1510a和miR2109基因表达的影响，并进一步分析其功能。
三、结果与分析3.1 生物信息学分析通过对大豆miR1510a和miR2109基因的序列进行生物信息学分析，我们发现这些基因存在多个潜在的转录因子结合位点。
这些位点主要分布在基因的启动子区域和编码区，具有重要的调控作用。
3.2 转录因子克隆与表达根据生物信息学分析结果，我们成功克隆了多个潜在的转录因子，并构建了表达载体。
通过转基因技术将其导入大豆中，我们发现某些转录因子能够显著影响大豆的生长和发育。
例如，某些转录因子能够显著提高miR1510a和miR2109基因的表达水平，从而促进大豆的生长和发育。
miRNA操作手册(2013版)
上海艾博思生物技术有限公司
IBS—全面生物技术解决方案
Shanghai Integrated Biotech Solutions Co., Ltd.
Hale Waihona Puke Ⅱ. 艾博思 miRNA oligos 产品特性
A. 哺乳动物 miRNA mimics(模拟物)和 inhibitors 抑制物设计
1.SiMi Transfection Reagents
z 低浓度条件下的 miRNA 转染，最大程度避免脱靶效应 z 难转染细胞适用 z miRNA 模拟物和抑制剂的高效转染 z miRNA 高效转染 z 在含血清培养基中也能表现高转染效率 z 适用细胞广泛；即用型试剂，可在含有抗生素的完全培养基中转染，操作格外简单方便
蛋白分析
Western blot
报告系统分析
荧光素酶报告系统
大规模 miRNA 质粒
慢病毒
C. MiRNA 实验所需试剂
试剂种类
试剂用途
miRNA oligo
miRNA 模拟物上调 miRNA 丰度
miRNA 抑制剂下调 miRNA 的丰度
转染试剂
如脂质体法，电穿孔法等
实验对照
miRNA 模拟物阴性对照
于一个 21 bp 的 miRNA oligo，有如下简单关系：1 OD duplex＝3.0 nmols＝40 ug 3. 1 OD 的 miRNA 欲溶解为 20 uM 的样品，可用 150 uL DEPC H2O 去重悬 1 OD 的 miRNA，溶解后为 20 uM 的样品。 4. 由于 Oligo RNA 呈很轻的干膜状附在管壁上，打开时极易散失，所以打开管 子前先离心，然后再慢慢打开管盖，溶解时请加足量 DEPC 水后盖上管盖， 振荡溶解 5. 荧光标记的 RNA，如 FAM、HEX、TAMRA 等标记的 Oligo 因为对光敏感， 必须避光保存。 miRNA inhibitors 抑制物 1. miRNA inhibitors(抑制物)的一般的平均分子量 6,660。 2. miRNA oligo 的 OD、nmol 和质量间有相应的公式可以计算；一般情况下，对 于一个 21 bp 的 miRNA oligo，有如下简单关系：1 OD duplex＝5.0 nmols＝33 ug 3. 1 OD 的 miRNA 抑制物欲溶解为 20 uM 的样品，可用 250 uL DEPC H2O 去重 悬 1 OD 的 miRNA，溶解后为 20 uM 的样品。 4. 由于 Oligo RNA 呈很轻的干膜状附在管壁上，打开时极易散失，所以打开管 子前先离心，然后再慢慢打开管盖，溶解时请加足量 DEPC 水后盖上管盖， 振荡溶解 5. 荧光标记的 RNA，如 FAM、HEX、TAMRA 等标记的 Oligo 因为对光敏感， 必须避光保存。
miRNA 芯片使用指南
miRNA芯片使用指南一、miRNA芯片基本常识1. miRNA定义生物体内由genome DNA编码的长度约22 nt的非编码的调控RNA家族。
有以下3个生物学特点：z高度的保守性z表达的时空特异性，与其功能相关z独特的成熟过程2. 发挥功能的方式z RNA降解：与靶RNA 互补;z翻译抑制：与靶RNA的3-UTR互补。
3. 应用（已有的文献报道，还有很多应用在使用中）z线虫的发育过程z干细胞的分化z植物的细胞生长受到抑制（转入miRNA后）z药物治疗的靶标z病毒感染机制等等4. 研究miRNA常用方法z克隆、RNA 保护实验z PCR方法扩增：通用引物扩增5. miRNA芯片实验难点z本身22 nt 很短，探针设计困难，特异性差。
z细胞本身表达的miRNA量少，10 µg total RNA只含有几ng miRNA，标记很困难。
6. 标记方法z直接标记：kitz扩增标记：miRNA 克隆：电泳分离出miRNA分子，加上接头，然后用通用引物扩出。
用PCR产物进行杂交。
7. 我公司哺乳动物miRNA芯片基本参数：z探针：435个，人的435个，小鼠的261个。
针对成熟RNA 设计的互补序列。
样品处理时会只留下30bp的RNA ,这样区分前体RNA 和成熟RNA。
z标记方法：直接标记。
Ambion公司的kit。
POLY(A)聚合酶在3端聚合上-NH2修饰的碱基，再用特异的结合-NH2的荧光染料标记，即后标的方法。
z技术流程：样品：组织或细胞样品或total RNA（无降解）z RNA量：50 µg, 100 µg (荧光交换)z分离miRNA：Ambion公司的kit（柱子），截流120 bp以下的RNA分子（原则上是200 bp）z杂交：RNA与Oligo探针杂交。
z成本：Ambion公司的kit较贵，小分子的纯化较困难。
二、miRNA芯片实验基本流程1. 组织块和细胞RNA的提取Trizol一步法提取组织块或细胞中的总RNA，通过异丙醇沉淀法浓缩RNA，用分光光度计定量，甲醛变性胶电泳质检总RNA的质量。
《2024年大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》范文
《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》篇一一、引言随着生物技术的飞速发展，基因调控机制的研究逐渐成为生命科学领域的重要课题。
作为植物基因表达调控的关键因素之一，微小RNA（miRNA）在植物生长发育、逆境响应和信号转导等过程中发挥着重要作用。
大豆作为全球重要的农作物之一，其miRNA的深入研究对于提高大豆产量和品质具有重要意义。
本文以大豆miR1510a和miR2109基因为研究对象，通过对其调控转录因子的鉴定及其功能研究，为进一步揭示其在植物生长过程中的作用提供理论依据。
二、材料与方法2.1 材料本实验所使用的大豆品种为野生型和转基因型，以及相关的实验试剂和仪器。
2.2 方法（1）miRNA的克隆与序列分析：通过高通量测序技术，获得大豆miR1510a和miR2109基因的序列信息。
（2）转录因子预测与克隆：利用生物信息学方法预测与miR1510a和miR2109基因相关的转录因子，并克隆其基因序列。
（3）转录因子与miRNA的互作研究：通过荧光素酶报告系统、RNA结合实验等方法，验证转录因子与miRNA的互作关系。
（4）转基因植物构建与功能验证：将克隆得到的转录因子基因构建到植物表达载体中，通过遗传转化获得转基因植物，进一步验证其功能。
三、结果与分析3.1 转录因子的鉴定通过生物信息学方法预测，我们成功鉴定了大豆miR1510a 和miR2109基因的潜在转录因子。
这些转录因子在已知的转录因子数据库中具有较高的保守性，且在不同植物中广泛存在。
通过对转录因子基因的克隆和序列分析，我们进一步验证了其真实性和准确性。
3.2 互作关系的验证通过荧光素酶报告系统和RNA结合实验等方法，我们验证了转录因子与miR1510a和miR2109基因的互作关系。
结果表明，这些转录因子能够与miRNA结合，从而调节其表达水平。
这一发现为进一步揭示miRNA的调控机制提供了新的思路。
生物信息学分析工具使用指南
生物信息学分析工具使用指南生物信息学是一门综合性学科，涵盖了生物学、计算机科学和数学等多个学科领域。
生物信息学的发展为生命科学研究提供了强大的工具和方法，其中生物信息学分析工具是其中最重要的一部分。
本文将介绍常用的生物信息学分析工具，并提供使用指南。
一、序列分析工具1. BLASTBLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种快速比对局部序列相似性的工具。
它主要用于对基因、蛋白质及其他生物序列进行比对和标定。
使用BLAST，我们可以找到与已知序列相似的未知序列，并推测其功能。
使用提示：将待比对序列输入BLAST程序中，选择合适的数据库进行比对。
根据结果的相似性、E值和比对长度等指标进行评估和选择。
结果的解读需要结合生物学背景知识进行分析。
2. ClustalWClustalW是一种常用的多序列比对软件，可用于比对DNA、RNA和蛋白质序列。
它能够找出多个序列之间的保守区域和差异区域，从而推测序列的结构和功能。
使用提示：将待比对序列输入ClustalW程序中，进行多序列比对。
可以选择不同的参数设置，如输出格式、权重矩阵和树状图构建等。
二、基因表达分析工具1. RNA-SeqRNA-Seq是一种常用的高通量测序技术，用于研究基因的表达。
它通过测量转录本的序列，可以定量、全面地分析基因表达的差异和变化。
使用RNA-Seq，可以发现新的转录本、剪切变异和基因融合等。
使用提示：选择合适的测序平台和实验流程，包括RNA的提取、文库构建和测序。
使用不同的数据分析软件，如Tophat、Cufflinks和DESeq2，可以进行数据质控、比对、转录本定量和差异表达分析。
2. Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)GSEA是一种常用的基因集富集分析方法，用于揭示基因组中与特定生物学过程或功能相关的基因集。
使用GSEA，我们可以了解某个基因集在特定条件下的富集情况，从而推断其参与的生物学过程或通路。
大豆microRNA168调控植物低磷胁迫响应
中国油料作物学报Chinese Journal of Oil Crop Sciences2017,39(3) ：321 - 325doi ：10.7505/j. issn. 1007 - 9084. 2017.03.005大豆micr〇RNA168调控植物低磷胁迫响应吕春雨，沙爱华*(长江大学农学院/主要粮食作物产业化湖北省协同创新中心，湖北荆州，434023)摘要:为研究miR168在大豆响应低磷胁迫中的调控作用，从大豆中克隆了编码大豆miR168的基因M/S168, 连接到植物表达载体后转化烟草，获得超量表达阳性转基因株系后鉴定其对低磷胁迫的耐受性。
研究结果表明，超量表达M/S168烟草在低磷胁迫时长势强于对照，根长较对照长，地上部和地下部鲜重也显著高于对照，表明 M/m68能够提高烟草对低磷的耐受性。
M/m68过量表达烟草中imR168表达高于对照，其推定的靶基因仏01的表达高于或与对照相当，表明imR168和4G01之间存在相互调控。
进一步分析imR168参与的信号调控发现，超量 表达M/S168的烟草种子萌发受ABA和JA抑制，对GA3不敏感，表明miR168可能参与了ABA和JA信号调控。
本文研究结果将有助于应用大豆imR168调控植物低磷胁迫，为培育磷高效植物提供基因资源。
关键词:大豆;mlcr〇RNA168;转基因烟草;低磷胁迫;植物激素中图分类号:S565.103 文献标识码：A 文章编号:1007 -9084(2017)03 -0321 -05Response to phosphorus deficiency regulated by microRNA168 in soybean plantLYU Chun - yu, SHA Ai - hua *(Hubei Collaborative Innovation Center for Grain Industry,College of Agronomy,Yangtze University, Jingzhou 434023 , China )Abstract：MicrRNNs (miRNA) are noncoding RNA participating in regulation of many environmental clues. In this study ,M/fil68 encoding mature miR168 was cloned from soybean genome and ligated to plant expression vector. Tobacco transgenic lines with overexpressed MIR16S were obtained and used to test tolerance to phosphorus deficiency. The transgenic lines grew better than wild type under phosphorus deficiency with longer roots, heavier roots and shoots. The expression of miR168 was higher in transgenic lines than in wild type, and the expression of targeted gene AGO!was higher or equivalent to transgenic lines compared to wild type, indicating that a reulated loop took place between miR168 and AG01.Seed germination in tobacco transgenic lines with overexpressed MIR16S was inhibited by ABA or JA, suggesting that miR168 was involved in regulating ABA or JA signal pathway. The results could assist the application of soybean miR168 to regulate phosphorus deficiency in plant and breeding of phosphorus - efficient crops.Key words：soybean；microRNA168; transgenic tobacco; phosphorus deficiency; plant hormone磷是植物生长发育所必需的一种大量元素，是 核苷酸、生物膜磷脂等许多重要大分子的基本组成 成分。
《2024年大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》范文
《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》篇一一、引言大豆作为重要的农作物之一，其在农业生产中的地位不容忽视。
近年来，随着分子生物学和基因工程技术的快速发展，大豆基因表达调控的研究成为了研究的热点。
其中，miRNA（微小RNA）作为一类重要的基因调控因子，在植物生长发育和抗逆过程中扮演着关键角色。
大豆miR1510a和miR2109是近年来新发现的大豆miRNA基因，其在基因表达调控中发挥着重要作用。
本文旨在通过对大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子进行鉴定，以及其功能研究，进一步探讨其在大豆生长过程中的作用和机理。
二、研究方法首先，本研究采用生物信息学手段，对大豆miR1510a和miR2109基因的序列进行预测和分析，确定其可能存在的转录因子结合位点。
其次，通过构建转基因植物，利用荧光定量PCR、Western blot等分子生物学技术手段，对转录因子进行鉴定和验证。
最后，通过基因敲除、过表达等遗传学手段，研究miR1510a和miR2109基因在植物生长发育过程中的功能。
三、结果与讨论（一）转录因子鉴定通过对大豆miR1510a和miR2109基因的序列进行生物信息学分析，我们发现这些基因的启动子区域存在多个转录因子结合位点。
我们通过构建含有这些结合位点的酵母双杂交系统和荧光素酶报告系统，成功鉴定出多个与这些基因相关的转录因子。
这些转录因子可能在大豆生长过程中起到重要的调控作用。
（二）功能研究我们通过遗传学手段对miR1510a和miR2109基因进行了敲除和过表达研究。
结果表明，这些基因在植物生长发育过程中具有重要作用。
具体来说，miR1510a和miR2109基因的过表达可以显著提高植物的抗逆能力，如抗旱、抗病等；而敲除这些基因则会导致植物生长发育受阻，表现出明显的表型变化。
进一步的研究表明，这些基因可能通过调控下游靶基因的表达来发挥其功能。
植物miRNA及其功能的预测方法研究与实现的开题报告
植物miRNA及其功能的预测方法研究与实现的开题报告一、研究背景随着生物学研究的深入，人们逐渐认识到微小RNA(miRNA)在细胞分化、发育以及生理过程中的重要作用。
miRNA是一类长度为21-24个核苷酸的RNA分子，能够通过调控靶基因的表达来实现对生物体的调节作用。
在植物中，miRNA的发现恰逢全基因组测序技术的出现，因此对于植物miRNA的研究有着重要意义。
目前，已有大量的研究致力于寻找植物miRNA及其功能分析。
在miRNA的预测研究中，已有许多工具和算法被提出。
然而，在植物miRNA的预测中，仍然存在一些挑战，如miRNA与其他小RNA的相似性较高、miRNA与基因剪接产物的相似性等。
因此，寻找更准确和高效的植物miRNA预测方法仍然是一个重要的研究方向。
二、研究目的和意义本研究旨在发现新的植物miRNA及其预测方法，分析miRNA在植物的生长发育以及抗逆能力中的生物学功能，为植物的基因调控机理提供参考和指导。
具体来说，本研究拟达到以下目标：1. 对已知的植物miRNA进行分析，确定它们在植物生长发育与抗逆能力等方面的作用。
2. 探索miRNA预测方法，整合公共数据库中有关miRNA预测的算法和工具，并开发出一种高效、准确、自动化的植物miRNA预测工具。
3. 探究miRNA与靶基因之间的相互作用，预测植物miRNA的靶基因，并分析它们在植物的生长发育和抗逆能力中的功能。
三、研究方法和步骤1. 对已知植物miRNA进行分析：通过检索公共数据库，获取已知的植物miRNA序列，并针对这些miRNA的靶基因进行预测和分析。
采用生物信息学方法，比较不同物种miRNA的保守性和多样性，分析它们的生物学功能。
2. miRNA预测方法的研究：对于具有潜在功能的未知miRNA序列，收集有关预测方法的文献并挑选基于机器学习的模型进行实现。
运用人工神经网络、随机森林、支持向量机等算法，进行训练和验证，获得可靠的miRNA预测模型。
miRNA产品使用说明
网址： Tel: 400-686-0075
表4 动物实验antagomir用量参考
Reference
al.
miR-122
Nature. 2005
miR-192
Jan Krützfeldt , et al.
Nucleic Acids Research.
500µl (400µl+50µl+50µl)
500µl (400µl+50µl+50µl)
12-well
1mL (800µl+100µl+100µl)
1mL (800µl+100µl+100µl)
1mL (800µl+100µl+100µl)
1mL (800µl+100µl+100µl)
1mL (800µl+100µl+100µl)
miR-16
2007
Alessandra Care, et al. Nature Medicine. 2007
miR-133
Animals 6-week-old
mice
6-week-old mice
8-week-old mice
Laura Fontana, et al. PLoS ONE. 2008
miR-206
HeLa,
50 nM
N/A
MDA-231,MCF-7
R Luthra1, et al. Oncogene,2008
miR-196a
Breast cancer
40 nM
N/A
Hua Zhua, et al. Biochem Pharmacol. 2008
Agilent miRNA Data Import 说明书
Experiment in GeneSpring GX 9How do I get my Agilent miRNA data into GeneSpring GX 9.0?Introduction to the guide:This guide will step you through the process of importing Agilent miRNA data and setting up the experiment for analysis in GeneSpring GX 9.Necessary components:1.GeneSpring GX 9.02.Feature Extraction “Gene View” files for your experiment of interest3. A tab-delimited text file containing your experimental parameters with the followingrequirements:a. A row of column headers that will be used as the Parameter namesb. A column containing the exact file names of the data files imported intoGeneSpring GX. They will be used to map the Parameter values in thetext file to the appropriate samples in GeneSpring GX .c.Columns containing all the parameter values you wish to add.Analysis in GeneSpring GX 9.0:1. Generate a Custom Technology. The technology describes the array design, annotations associated with each probe, and the data file format. A technology needs to be created only once for a given array design.unch GeneSpring GX, and create a new project or open an existing projectto which you want to add your miRNA experiment (See Fig. 1).i.To create a new project for your miRNA data, click on the Createnew project radio button.1.Enter the name of this project.2.In the Experiment Selection Dialog window that appears,click the Cancel button.3.Proceed to Step b below.ii.To add your miRNA experiment to an existing project, click on theOpen existing project radio button.1.Select the project you would like to add the experiment to.2.Proceed to Step b below.Figure 1b.Go to Tools > Create Custom Technology > Generic One/Two Colorc.In the Create Custom Technology (Step 1 of 9)- Technology Name window(See Fig. 2), select the following:i.Technology Type: Single colorii.Technology name: Type in the name for this technology. For example, you can type “Human_miRNA_V2”. Note that you cannothave spaces in the name, and hence, an underscore character isused in place of a space.anism: Select organism for your miRNA data. For this example, we will choose Homo sapiens.iv.Choose a sample data file: Select one GeneView data file from your experiment. This data file will be used to define the data file formatfor all other data files to be imported into this technology. Thus, notonly must all samples within an experiment have the same data fileformat, but all samples using the same technology must also havethe same data file format.v.Number of samples in single data file: One Sample. Somemircroarray platforms, such as Illumina, output data from multiplearrays into a single data file. For Agilent arrays, each FeatureExtraction file contains data for a single sample.vi.Choose annotation file: Select one GeneView data file from yourexperiment. This can be the same or different data file than the onechosen above as long as the data files are from the sameexperiment. For Agilent miRNA data, the annotations to be used inGeneSpring GX are found in the GeneView data file.vii.Click Next>>Figure 2.d.In the Create Custom Technology (Step 2 of 9)- Format data file window,select the following (See Fig. 3):i.Separator: Tabii.Text qualifier: Noneiii.Missing value indicator: Nonement indicator: Nonev.Click Next>>Figure 3.e.In the Create Custom Technology (Step 3 of 9)- Select Row Scope ForImport window, select the following (See Fig. 4):i.Row Options: Take all rows from index 1 to index leave cell emptyii.Header Row Options: Take the first row in the selection as thecolumn headeriii.Click Next>>Figure 4.f.In the Create Custom Technology (Step 4 of 9)- SingleColor one sample inone file selections window, select the following (See Fig. 5):i.Identifier: Systematic Nameii.BG Corrected Signal: gTotalGeneSignaliii.Flag: gIsGeneDetected1.Click on the Configure button to assign values to each flag.Leave the Select Type parameter as Categorical. For “0”,use the drop-down menu in the Absolute Calls column toselect “Absent”. For “1”, use the drop-down menu in theAbsolute Calls column to select “Present” (See Fig. 6). ClickOK.Figure 5.Figure 6.iv.In the Create Custom Technology (Step 4 of 9)- SingleColor one sample in one file selections window, click Next>>.g.In the Create Custom Technology (Step 9 of 9)- Annotation Column Optionswindow, select the following (See Fig. 7):i.For the row containing SystematicName value under the ColumnName column, use the drop-down menu in the Column Markcolumn to select “Identifier”.ii.Note that, by default, all the values under Column Name are checked, indicating that they will be imported into GeneSpring GX asannotations for each gene. If you do not want to import certaincolumns as annotation, uncheck the corresponding boxes.Annotations in columns selected for import will be shown in EntityList Inspector, Entity Inspector, Spreadsheet view, and otherwindows in GeneSpring GX. Marks are simply instructions toGeneSpring GX on how to use the annotations in the column. In theexample above, we are instructing GeneSpring GX to use the valuesin Systematic Name column as Identifiers.1.Uncheck column names: gTotalGeneSignal, gTotalGeneError,and gIsGeneDetected.Figure 7.iii.Click Finish.iv. A window will appear warning that some columns are un-marked and therefore will be given default mark names (See Fig. 8). Click OK.Figure 8.v. A window will appear warning that Entrez, Chromosome, and Gene Ontology Marks are not preset (See Fig. 9). Click OK.Figure 9.h.When the technology is successfully created, a window will appearindicating so. Click OK. The technology is now saved in the GeneSpring GXdatabase.2.Create an experiment.a.To simplify data import, have all desired GeneView text files in a singlefolder.b.Go to Project > New Experiment, or click on the New Experiment iconunder the menu.c.In the New Experiment- Experiment description window, select thefollowing (See Fig. 10):i.Experiment Name: Type in the name of the experiment. Forexample, “Agilent human miRNA data”.ii.Experiment type: Generic Single Coloriii.Workflow type: Advanced Analysisiv.Experiment notes: Type in any other description that you would like to associate with the experiment. Note that experiments can laterbe searched by the content of the Experiment notes section.v.Click OK.Figure 10.d. In the New Experiment (Step 1 of 2)- Load Data window, select thefollowing (See Fig. 11)i.From the drop-down menu, select the custom technology that youjust created. Note that you only need to create a custom technologyfor each array type. In other words, the next time you create anexperiment with samples applied to the Agilent Human miRNA (V2)Microarray, you can use the same custom technology that you hadjust set up.ii.Click Choose Files and select the data files you would like to createan experiment from.iii.In the New Experiment (Step 1 of 2)- Load Data window, clickNext>>.Figure 11.e.In the New Experiment (Step 2 of 2)- Preprocess Options window, select thefollowing (See Fig. 12):i.Threshold raw signals to: 1ii.Normalization algorithm: At the present time, there is no goodmethod for normalizing miRNA data. We therefore recommendeither applying no normalization or normalizing to the 75th percentile.Depending on which option you take, select either:1.None2.Median Shiftiii.Median Shift to percentile: If None was chosen for normalization,this option will be inactivated. If Median Shift was chosen, enter“75” in this boxiv.Baseline Options: Do not perform baseline transformationv.Click FinishFigure 12.f. A new experiment is now created in GeneSpring GX (See Fig. 13)Figure 13.3.Setting up the experiment for analysis.a.The next step is to define the experimental parameters for the experimentand assign parameter values to each sample.i.In the Workflow panel, open the Experiment Setup section and clickon the Experiment Grouping link.ii.Parameters and parameter values associated with your experimentcan be added to this window in one of two ways:1.Parameters and parameter values for each sample can beautomatically loaded from a tab-delimited text file containingthe required information.a.Click on the Load parameters from file icon , inthe Experiment Grouping window (See Fig. 14) andselect the tab-delimited text file containing therequired information. Parameters and ParameterValues should now be added to the samples.b.The tab-delimited text file must contain 1) a row ofcolumn headers that will be used as the Parameternames 2) a column containing the exact file namesof the data files imported into GeneSpring GX. Theywill be used to map the Parameter values in the textfile to the appropriate samples in GeneSpring GX and3) columns containing all the parameter values youwish to add (See Fig 15)Figure 14.File Name Sample PercentageBrain ReplicateNumber 251911810001_S01_1_1_GeneView.txt Brain 100 1 251911810001_S01_1_2_GeneView.txt Placenta 0 1 251911810001_S01_1_3_GeneView.txt B3P1 75 1 251911810001_S01_1_4_GeneView.txt B1P3 25 1 251911810001_S01_2_1_GeneView.txt Brain 100 2 251911810001_S01_2_2_GeneView.txt Placenta 0 2 251911810001_S01_2_3_GeneView.txt B3P1 75 2251911810001_S01_2_4_GeneView.txt B1P3 25 2 251911810002_S01_1_1_GeneView.txt B3P1 75 3 251911810002_S01_1_2_GeneView.txt Brain 100 3 251911810002_S01_1_3_GeneView.txt B1P3 25 3 251911810002_S01_1_4_GeneView.txt Placenta 0 3 251911810002_S01_2_1_GeneView.txt B1P3 25 4 251911810002_S01_2_2_GeneView.txt B3P1 75 4 251911810002_S01_2_3_GeneView.txt Brain 100 4 251911810002_S01_2_4_GeneView.txt Placenta 0 4 Figure 15.2.Parameters and parameter values for each sample can beadded manually.a.Click on the Add Parameter button in the ExperimentParameters window.b.Type in the Parameter Name.c.Select the replicates (samples that share the samevalue for that parameter) by holding down the Ctrlkey and clicking on the samples (See Fig.16). Forexample, in this experiment, there are four replicateswith the value “Brain” for the parameter Sample.Figure 16.d.Once you have your first group of replicates selected,click the Assign Value… button.e.Type in the parameter name (See Fig. 17).Figure 17.f.Parameter values should now be added to theselected samples (See Fig. 18).Figure 18.g.Repeat these steps for the remaining samples andparameters to be added.b.The next step is to create interpretations to group replicate samples intoconditions.i.In the Workflow panel, open the Experiment Setup section and clickon the Create Interpretation link.ii.First, we will create an interpretation where samples are grouped bythe parameter “Sample”. Note that this is just an example used inthis guide.1.In the Create Interpretation (Step 1 of 3)- Select parameterswindow, check the parameter “Sample” and click Next >>(See Fig. 19).Figure 19.2.In the Create Interpretation (Step 2 of 3)- Select conditionswindow, make sure that all the conditions defined by theparameter “Sample” are checked. There are four uniqueparameter values for parameter “Sample”. Therefore,samples will be grouped into four unique experimentalconditions: B1P3, B3P1, Brain, and Placenta (See Fig. 20).Click Next>>.Figure 20.3.Save the new interpretation as “Sample” (See Fig. 21).a.GeneSpring GX will give each object created adefault name. However, this can be changed to aname of your choice.b.Click Finish.Figure 21.c.View data as defined by the Sample interpretation (See Fig. 22).i. A profile plot displaying your expression data should automaticallyappear in the browser of GeneSpring GX.ii.Look into the Analysis folder. The “All Entities” list is in bold,indicating that the list is selected for display in the profile plot.GeneSpring GX will only show the expression data for the entities inthe selected list.iii.Look into the Interpretations folder. The “Sample” interpretation isin bold, indicating that the interpretation is selected for display.GeneSpring GX will display expression data for the entities in theselected entity list, according to the sample grouping defined by theselected interpretation.Figure 22.。
miRNA目标位点预测工具介绍
三、PicTar介绍
http://pictar.mdc-berlin.de/
PicTar 用户界面一
PicTar 搜索结果界面一
PicTar 搜索结果界面二
PicTar 用户界面二
PicTar 搜索结果界面三
PicTar结果在UCSC上的数据展示
从UCSC批量下载PicTar结果
四、Microcosm
网页接口 /microrna/getGeneForm.do
miRanda Target Detection本地运行版本介绍
1、需要2个输入文件 ➢ 包含了miRNA序列的fasta文件 ➢ 包含了目标基因3’UTR序列的fasta文件
2、运行miRanda miranda file1 file2 [ options … ] 常用参数： [-sc score] [-en energy] [-go X] [-ge Y] [-out fileout] [-quiet] [-trim T]
网页接口 /
TargetScan本地运行版本介绍
1、需要2个输入文件 1) 包含了miRNA seed sequences的tab-delimited文件 该文件包含了3列数据： ➢ Name of the miRNA family ➢ The 7 nucleotide long seed region sequence ➢ Species ID of this miRNA family
实例如下：
TargetScan网页接口界面
TargetScan网页接口运行结果
在UCSC上显示TargetFra bibliotekcan运行结果
二、miRanda Target Detection介绍
大豆Pre-miRNAs作为内参基因在盐碱胁迫下的表达稳定性分析
大豆Pre-miRNAs作为内参基因在盐碱胁迫下的表达稳定性分析周永刚;王骐;刘伟灿;邓宇;李晰亮;靳京;邓文波;赵利旦;王兴超【摘要】[目的]对比大豆Pre-miRNAs候选内参基因和传统内参基因的表达稳定性,筛选出适合盐、碱胁迫条件下RT qPCR分析的最稳定内参基因.[方法]选用了6个保守的Pre-miRNAs基因和4个常规的内参基因作为候选内参基因,通过RT-qPCR的方法,利用GeNorm和NormFinder软件,评价了10个候选内参基因在大豆盐、碱胁迫条件下的稳定性.[结果]大豆盐胁迫下,叶中表达最稳定的基因组合是Pre-miR166和Pre-miR172,表达最稳定的单一基因是FboX;根中表达最稳定的基因组合是Act11和EF1A,表达最稳定的单一基因是Act11.大豆碱胁迫下,叶中表达最稳定的基因组合是Pre-miR393和Pre-miR172,表达最稳定的单一基因是PremiR393;根中表达最稳定的基因组合是Act11和60S,表达最稳定的单一基因是PremiR172.[结论]大豆PremiRNAs可以与传统内参基因一样作为内参定量目的基因.【期刊名称】《西北农林科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(044)001【总页数】7页(P61-67)【关键词】大豆;盐胁迫;碱胁迫;荧光定量PCR;Pre-miRNAs(前体miRNAs);内参基因【作者】周永刚;王骐;刘伟灿;邓宇;李晰亮;靳京;邓文波;赵利旦;王兴超【作者单位】吉林农业大学生物反应器与药物开发教育部工程研究中心,吉林长春130118;吉林农业大学生命科学学院,吉林长春130118;东北师范大学附属中学,吉林长春130118;吉林农业大学生物反应器与药物开发教育部工程研究中心,吉林长春130118;吉林农业大学生命科学学院,吉林长春130118;吉林农业大学生物反应器与药物开发教育部工程研究中心,吉林长春130118;吉林农业大学生命科学学院,吉林长春130118;吉林农业大学生物反应器与药物开发教育部工程研究中心,吉林长春130118;吉林农业大学生命科学学院,吉林长春130118;吉林农业大学生物反应器与药物开发教育部工程研究中心,吉林长春130118;吉林农业大学生命科学学院,吉林长春130118;吉林农业大学生物反应器与药物开发教育部工程研究中心,吉林长春130118;吉林农业大学生命科学学院,吉林长春130118;吉林农业大学生物反应器与药物开发教育部工程研究中心,吉林长春130118;吉林农业大学生命科学学院,吉林长春130118;吉林农业大学生物反应器与药物开发教育部工程研究中心,吉林长春130118;吉林农业大学生命科学学院,吉林长春130118【正文语种】中文【中图分类】Q-03;S-3荧光定量PCR是一种快捷、准确、强大的定量分析技术，但其结果的可靠性取决于内参基因是否稳定[1-2]。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大豆miRNA生物信息学预测软件系统
使用说明书
一. 系统概述
1.1 系统开发背景
miRNA是一类来自真核生物自身基因组的长度为21-25nt的非编码小分子RNA，它作为一种真核生物体内的重要的调节因子，在生物体内发挥着重要的调控作用，并影响着生物体生命活动的各个方面。
模式植物拟南芥上miRNA的发现，开启了植物miRNA研究的新纪元。
植物miRNA主要通过指导靶基因的切割或降低靶基因的翻译从转录后水平上调控植物基因表达，并参与植物生命过程中一系列重要进程，包括生长发育、器官形成、新陈代谢、细胞增殖和调亡、逆境胁迫、信号转导以及自身的反馈调节等复杂的生理过程。
随着miRNA研究方法的迅速发展和模式植物miRNA研究体系的建立，通过生物信息学预测或实验生物学验证的方法已经鉴定了成千上万的miRNA。
截至目前，miRNA数据库中成熟miRNA的数量已达21634条。
虽然我们难以确定每一种生物体中miRNA总数到底有多少，但是据已有报道估计，miRNA的数量约为生物体中编码基因数量的1%。
因此，已验证的miRNA数量还远远没有饱和。
进一步加快各种生物中新miRNA的挖掘，并研究其在生物体中的作用和功能，将会对转录后基因调控领域的发展产生深远影响，并有助于人们更深入地了解生命现象的本质。
与实验验证相比较，生物信息学预测方法能够更快捷的对miRNA进行预测，有效的降低实验生物学验证成本。
并且对那些低表达、组织特异性表达以及诱导表达的miRNA，直接克隆等实验生物学方法存在一定的局限性，可能会造成某些miRNA的丢失。
用生物信息学方法去鉴定miRNA，能够弥补实验克隆法的不足。
生物信息学预测方法也有不足之处，在预测miRNA方面，由于miRNA与编码蛋白的基因不同，在序列末端没有起始与终止密码子这种典型的特征，预测的miRNA具有假阳性存在，还需要通过Northem杂交、PT-PCR等生物学实验
验证。
1.2需求分析
许多研究小组已经根据miRNA相关的特征和物种的特性发展了许多了算法和工具。
比如用来预测miRNA的miRSean、miRseeker、findMIRNA和miRAlign、miRNAassist等。
生物信息学预测miRNA方法可分为四个大类：基于同源性搜索、基因搜索、邻近茎环搜索、比较基因组学算法。
生物信息学方法鉴定植物miRNA及其靶基因的基本原理主要是根据miRNA保守、长度为21nt左右、其前体发夹结构等特征来预测和鉴定。
如下图所示：
大豆miRNA基因预测和鉴定程序图
1.3初步调查与可行性分析
目前所以的miRNA生物信息学预测软件系统都围绕下列4种生物信息学预测方法进行研发。
1．基于同源性搜索
随着大量的miRNA被鉴定，人们发现miRNA在进化上是高度保守的。
同源性搜索是通过用已经鉴定的miRNA来BLAST核酸数据库，搜索潜在的miRNA的方法。
利用此法，通过BLAST人类和老鼠的基因组，分别新发现了35个人类miRNA和45个老鼠miRNA。
此外，大规模搜索60种植物的EST数据库，找了338个潜在的植物的miRNA。
由于miRNA序列只有约为21nt，仅仅通过同源性搜索往往会产生大量的假阳性匹配，所以还要结合miRNA前体二级结构特征来进行预测和分析。
比如MFEI、A+U含量，miRNA与miRNA*的错配情况等。
由于miRNA是一种非编码蛋白的RNA，可能存在于基因组的非编码蛋白区、GSs(Genomic survey sequences)及EST(Expressed sequence tag)中，所以同源性搜索比对的数据库有基因组非编码蛋白序列，GSS数据库，EST数据库等。
除了拟南芥和水稻的全基因组序列己经公布外，其他植物的基因信息还不完全清楚。
EST和GSS数据库常用来搜索基因组信息不全的物种的潜在miRNA。
对玉米的GSS数据库搜索，己鉴定出了188个miRNA。
在联合油菜的GSS和EST数据搜索出21个miRNA。
从棉花的GSS和EST数据库鉴定出37个miRNA，并且发现预测大多数的miRNA的靶基因是与植物的发育，胁迫响应的相关基因。
此外，基于EST数据库的搜索被认为是搜索效率最高的。
随着物种的基因组信息的不断扩充，相信会有更多的miRNA和靶基因会被发现。
2．基因搜索
同源性搜索主要是基于miRNA的保守性。
而事实上在动物中有许多非保守miRNA的存在。
基因搜索方法则不需要有miRNA的保守性，而且能用于在整个基因组内搜索。
因此基因搜索法可用于预测不保守的miRNA的预测。
基因搜索的原理主要是：首先搜索出包含miRNA基因的保守区域；然后采用特殊的算法从保守区提取出110nt的序列，再用Mfold或RNAfold等RNA二级结构折叠软件预测110nt序列的二级结构，最后分析二级结构的相关特点，把符合一系列的二级结构特点、条件的miRNA认为是潜在miRNA。
基因搜索法最先被运用在对线虫miRNA的预测，后来逐渐扩展到用来预测人类等其他动物miRNA。
分别有120线虫miRNA和200-225个miRNA通过采用该方法预测得到。
由于植物前体的长度相对动物变化比较大，其长度为60-600nt。
所以基因搜索法不适合用于植物的miRNA的预测。
3．邻近茎环搜索
研究表明，许多miRNA在基因组中以串联成簇的方式存在，形成一个多顺反子。
邻近茎环搜索法主要是基于miRNA成簇和前体的二级结构特点进行miRNA预测的。
现在认为，多数情况下，一个miRNA簇有2-3个miRNA成员。
但也有很异常的现象，比如在人类和老鼠的基因组的1M长度内的miRNA簇有高达40miRNA成员。
邻近茎环搜索法主要用于预测人和其他动物的miRNA。
而在植物中不适用。
因为目前发现在植物基因组存在的miRNA簇只占很少的部分，动物的miRNA簇较为常见。
另外，邻近茎环搜索法需要基因组信息的支撑。
对于基因组信息不全的物种则不适合采用邻近茎环搜索法。
4．比较基因组学算法
采用比较基因组学算法预测了水稻91个潜在miRNA。
首先利用所有的拟南芥的基因间隔序列与水稻基因组进行BLAST，在水稻基因组中搜索出与拟南芥基因间隔序列同源性高的序列。
并且同时要保证拟南芥序列中miRNA序列区域与水稻保守序列匹配数为20-25ni。
然后在水稻保守序列中与拟南芥miRNA对应的区域分别往上下游各延伸350nt。
延伸后的序列进一步做二级折叠结构相应的分析。
同时把延伸后的序列的反向互补，也进一步做二级折叠结构相应的分析。
再根据一系列的筛选标准，最后确定预测的水稻潜在的miRNA。
尽管比较基因组学算法广泛运用于预测miRNA。
但是有两个制约因素：一是预测的miRNA序列和前体需要具有物种与物种的保守性；二是两个物种做基因组比较时，需要两个物种有比较全的基因组信息。
否则的话，用这种方法预测就没有什么意义。
适合于大豆miRNA生物信息学预测的方法主要是基于同源性搜索和比较基因组学算法两类。
如何将这些方法有效的结合，降低预测miRNA的假阳性，降低生物学实验验证成本，开展大豆miRNA生物信息学预测软件系统研发。
二. 系统功能模块
本软件系统可以基于单独转录组数据、基于单独miRNA数据、基于miRNA 数据/转录组数据三种方式进行大豆miRNA生物信息数据预测分析。
分为基于单
独转录组数据分析、基于单独miRNA数据分析、基于miRNA数据/转录组数据分析三个功能模块。
三、基于单独转录组数据分析步骤
3.1数据导入选择
基于单独转录组数据分析
图1
3.2导入数据并选择数据库
选择目标库
图2
3.3分析结果展示
图3
四、基于单独miRNA数据分析步骤
4.1数据导入选择
基于单独miRNA数据分析
图4
4.2导入数据并选择数据库
选择目标库
图5 4.3分析结果展示
4.4 miRNA调控网络展示
图7
五、基于miRNA数据/转录组数据分析步骤
5.1数据导入选择
基于miRNA数据/转录组数据分析
图8
5.2导入数据并选择数据库
5.3分析结果展示
图10 5.4 miRNA数据/转录组的综合预测展示
图10。