miR_15a靶基因的预测及生物信息学分析
MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究进展
MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法探究进展miRNA靶基因的寻找是一个复杂而具有挑战性的任务。
目前，已经开发了多种计算机算法和试验方法来猜测和验证miRNA的靶基因。
计算机算法主要基于miRNA与靶基因mRNA序列的互补性原则进行猜测。
最常用的算法包括TargetScan、miRanda和PicTar等。
这些算法通过思量miRNA与靶基因之间的碱基配对状况、保守性、自由能和二级结构等因素，猜测潜在的miRNA靶基因。
虽然这些计算机算法能够高通量地猜测大量的潜在靶基因，但其准确性和可靠性依旧存在一定的局限性。
试验验证是必不行少的，可以通过miRNA靶基因的表达调控以及miRNA与靶基因的结合来验证猜测结果。
例如，常用的试验方法包括荧光素酶报告基因系统、蛋白质表达分析以及miRNA与靶基因mRNA之间的结合试验等。
近年来，随着高通量测序技术的进步，通过系统生物学的方法来鉴定miRNA靶基因也受到了广泛关注。
这些方法主要包括microRNA-mRNA结合体免疫沉淀（RIP）、RNA交叉链接免疫沉淀（CLIP）以及肿瘤相关基因芯片等。
其中，RIP和CLIP 技术通过miRNA结合蛋白的抗体沉淀miRNA靶基因的mRNA，然后通过测序或芯片分析，找到miRNA的靶基因。
肿瘤相关基因芯片可以同时测定上千种miRNA和mRNA的表达水平，通过对肿瘤样本和非肿瘤样本进行比较，筛选出与miRNA调控相关的靶基因。
miRNA靶基因的鉴定工作不仅限于单个miRNA的探究，也可以进行全基因组的分析。
近年来，探究人员发现多种miRNAs靶向同一个基因的现象，这些miRNAs被称为“miRNA网络”。
探究miRNA网络有助于全面了解miRNA参与的调控网络，从而揭示更为复杂的miRNA调控机制。
综上所述，miRNA靶基因的寻找和鉴定方法经历了从计算机算法到试验验证、再到高通量测序和全基因组分析的进步过程。
随着技术的不息进步，我们对miRNA调控的熟识将变得更加深度。
miRNA-155在非小细胞肺癌中的作用机制
miRNA-155在非小细胞肺癌中的作用机制发布时间：2022-08-24T03:37:39.418Z 来源：《医师在线》2022年4月8期作者：王巧刘璐璐谢冀周熊建军* [导读]miRNA-155在非小细胞肺癌中的作用机制王巧刘璐璐谢冀周熊建军*（九江学院；江西九江332000）摘要近年研究发现，miR-155在肺癌等肿瘤组织中异常表达，且其高表达提示非小细胞肺癌（Non-Small Cell Lung Cancer, NSCLC）患者不良生存预后，故miR-155有可能成为肺癌治疗的靶向基因。
经文献查阅发现，程序性细胞死亡因子PDCD4、RASSF4、Apaf-1、SOCS1、FGF9以及Smad 2/3等6种不同功能基因受miR-155的调控。
文章主要对miR-155通过这6种因子在非小细胞肺癌发病、进展中作用的机制进行综述，为推动肺癌治疗的发展提供参考。
关键词非小细胞肺癌；miR-155; Mechanism of miRNA-155 in non-small cell lung cancer Wang Qiao, Liu Lulu, Xie JiZhou,Xiong Jianjun*(Jiujiang College, Jiujiang, Jiangxi 332000) Abstract In recent years, it has been found that miR-155 is abnormally expressed in tumor tissues such as lung cancer, and its high expression indicates that patients with non-small cell Lung Cancer (NSCLC) have an adverse survival prognosis, so miR-155 may become Targeted gene for lung cancer treatment. According to the literature, six different functional genes such as programmed cytodeath factor PDCD4, RASSF4, Apaf-1, SOCS1, FGF9 and Smad 2/3 are regulated by miR-155. This article mainly reviews the mechanism of the role of miR-155 in the pathogenesis and progression of non-small cell lung cancer through these six factors, so as to provide reference for promoting the development of lung cancer treatment. Keywords Non-small cell lung cancer; miR-155;微小RNA(miRNA)是非编码RNA调控因子，长度为18～25个核苷酸，参与多种细胞信号传导通路的调控，在炎症、肿瘤、自身免疫性疾病中发挥重要的生物学作用[1]。
《2024年MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究进展》范文
《MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究进展》篇一一、引言MicroRNA（miRNA）是一类内源性的、非编码的小RNA分子，通过与靶基因的mRNA序列进行互补配对，进而在转录后水平上调控基因的表达。
近年来，随着生物信息学和分子生物学技术的飞速发展，寻找和鉴定miRNA靶基因的方法得到了广泛的研究和应用。
本文旨在综述当前MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法的研究进展。
二、寻找及鉴定方法（一）生物信息学方法生物信息学方法主要依靠计算机软件和算法，对已知的miRNA序列与基因组数据进行比对，预测可能的靶基因。
常见的生物信息学软件包括TargetScan、PicTar、miRanda等。
这些软件主要通过分析miRNA与靶基因mRNA序列的互补性、碱基配对的自由能等因素，预测潜在的靶基因。
然而，这种方法存在一定的假阳性率，需要结合其他实验手段进行验证。
（二）分子生物学实验方法1. 荧光素酶报告基因实验：通过构建包含miRNA靶位点的荧光素酶报告基因载体，检测miRNA对荧光素酶活性的影响，从而确定miRNA与靶基因的结合情况。
这种方法具有较高的准确性，但操作较为复杂。
2. 芯片技术：通过将miRNA芯片与靶基因mRNA芯片进行杂交，检测miRNA与mRNA之间的相互作用。
这种方法可以大规模地筛选miRNA的靶基因，但易受实验条件影响，结果需要结合其他实验手段进行验证。
3. 实时荧光定量PCR技术：通过检测miRNA与靶基因mRNA的表达水平变化，验证miRNA对靶基因的调控作用。
这种方法具有较高的灵敏度和特异性，是鉴定miRNA靶基因的常用方法之一。
（三）其他方法除了上述两种方法外，还有基于蛋白质组学的分析方法、免疫共沉淀技术等。
这些方法可以进一步验证miRNA与靶基因之间的相互作用关系，为深入研究miRNA的生物学功能提供有力支持。
三、研究进展近年来，随着高通量测序技术和生物信息学算法的不断发展，寻找和鉴定miRNA靶基因的方法得到了极大的改进和优化。
微RNAmiR_15a的下调_缺失与疾病的关系
文章编号： １０００－１３３６（２００９）05－0662-04微ＲＮＡ ｍｉＲ－１５ａ的下调／缺失与疾病的关系宋 歌 刘小宇 焦炳华（第二军医大学生物化学与分子生物学教研室，上海 ２００４３３）摘要：近年来，微ＲＮＡ（ｍｉｃｒｏＲＮＡ， ｍｉＲ）在胚胎发育、细胞分化及肿瘤的产生等方面的作用日益受到关注。
ｍｉＲ－１５ａ是一种与血细胞的分化及血液系统疾病密切相关的ｍｉＲ，与ｍｉＲ－１６－１成簇定位于染色体的１３ｑ１４上，成熟的ｍｉＲ－１５ａ由２２个核苷酸组成。
作为一种抑癌ｍｉＲ，已发现ｍｉＲ－１５ａ在多种白血病、前列腺癌及ＡＣＴＨ分泌型垂体瘤中的表达是下调的，如在大多数慢性淋巴细胞性白血病中，ｍｉＲ－１５ａ和ｍｉＲ－１６－１下调大约６８％。
机理研究发现一些重要的蛋白质因子，如Ｂｃｌ－２、ｃ－Ｍｙｂ等，与ｍｉＲ－１５ａ作用相关。
本文从染色体定位、与其他因子的相互作用以及与疾病的发生发展之间的关系等三个方面对ｍｉＲ－１５ａ的研究进展进行综述。
关键词：微ＲＮＡ（ｍｉｃｒｏＲＮＡ， ｍｉＲ）；ｍｉＲ－１５ａ；缺失／下调；抑癌ｍｉＲ中图分类号：Ｑ７１收稿日期：２００９－０４－１５作者简介：宋歌（１９８８－），男，本科生，Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｇａｎｔｈｅｍ＠１６３．ｃｏｍ；刘小宇（１９７１－），女，硕士，副教授，联系作者，Ｅ－ｍａｉｌ： ｌｉｕｘｉａｏｙｕ８８８８＠ｍｓｎ．ｃｏｍ；焦炳华（１９６２－），男，博士，教授，Ｅ－ｍａｉｌ： ｊｉａｏｂｈ＠ｕｎｉｎｅｔ．ｃｏｍ．ｃｎ微ＲＮＡ（ｍｉｃｒｏＲＮＡ， ｍｉＲ）是一类由基因组ＤＮＡ编码、由ＲＮＡ聚合酶ＩＩ转录、种类繁多、长度大约为２２个核苷酸的非编码ＲＮＡ。
虽然其分子较小，但目前认为其对机体调节的潜在作用巨大，至少有１０￣３０％的人类基因是ｍｉＲ的作用靶点。
它的主要作用是在转录后水平对基因表达进行负调控［１］。
自从ｍｉＲ被发现以来，短期内相关研究成为了生物学领域发展最快的研究方向之一。
斑马鱼miR-15a对红细胞发生的作用研究
基因组学与应用生物学,2020年，第39卷，第11期，第4928 4933页研究报告Research Report斑马鱼m iR-15a对红细胞发生的作用研究裴田瑛1颜帅帅'许强华11上海海洋大学海洋科学学院,上海，20丨306; 2上海海洋大学，大洋漁业资源可持续开发省部共建教部重点实验室，丨•.海，201306; 3上海海 洋大学，国家远洋渔业工程技术研究中心，上海，201306: 4上海海洋大学，远洋渔业协同创新中心，上海,201306*通信作者，*************.cn摘要微小RNA (miRNA)是长度约为22 n t的小分子RNA,其转录后调节数千个基因的表达。
多种 miRNAs是红细胞分化的关键调节因子,在造血中起关键作用。
生活在高海拔的青藏裂腹鱼相比于低海拔裂 腹鱼血液组织中血红蛋白含量有着明显差异为切入点，本研究以斑马鱼作为模式生物,筛选出青藏高原裂腹 鱼血液组织中高表达的miR-15a，合成模拟物并在斑马鱼胚胎内过表达,36 h后固定胚胎固蓝染色发现血红 蛋白的含量明显减少。
靶基因预测结果显示CBFp-3’UTR靶向miR15a,通过一系列分子生物手段进行靶 基因验证。
结果表明，miR-15a通过靶向CBFp-3'U TR对红细胞发生起作用。
关键词miR_15a，CBFp,红细胞发生，斑马鱼Effect o f Zebrafish miR-15a on Erythropoiesis ProductionPei Tianying1Yan Shuaishuai1Xu Qianghua l2,3,4*1College of Marine Science, Shanghai Ocean University. Shanghai, 201306; 2 Key Laboratory of Sustainable Development of Oceanic Fisheries Resources, Ministry of Education, Shanghai Ocean University, Shanghai, 201306; 3 National Oceanic Fisheries Engineering Technology Research Center, Shanghai Ocean University, Shanghai, 201306; 4 Oceanic Fisheries Collaborative Innovation Center, Shanghai Ocean University, Shanghai, 201306*Corresponsingauthor,*************.cnDOI: 10.13417/j.gab.039.004928Abstract MicroRNAs(miRNAs)are small RNAs of about22 n t in length that regulate the expression of thousands of genes after transcription.Multiple miRNAs are key regulators of blood cell differentiation and play a key role in hematopoiesis.The difference in hemoglobin content between the high-altitude Qinghai-Tibet fish was compared with that in the low-altitude cracked fish,and the zebrafish was used as a model organism to express high expression in the blood tissue of the Qinghai-Tibet Plateau in this study.miR-15a overexpressed miR-15a in zebrafish embryos.After 36 hours,embryonic fixation and solid blue staining showed a significant decrease in hemoglobin content.The target gene prediction results showed that the CBFp-S'UTR targets miR-15a,and the target gene is verified by a series of molecular biological means.The results indicate that miR-15a acts on hemoglobin production by targeting CBFp-3'UTR.Keywords miR-15a,CBFp,Erythropoiesis,Zebrafish红细胞为所有组织和器官提供氧气，并在整个 身体内循环。
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。
miR-155_与CEBPB_的靶向验证及繁殖性能相关基因的检测
Chinese Journal of Wildlifehttp ：//miR -155与CEBPB 的靶向验证及繁殖性能相关基因的检测李军义1，刘娣2，马红2，汪亮2，霍秀鹏1，郝丽1*（1. 东北林业大学野生动物与自然保护地学院，哈尔滨，150040；2. 黑龙江省农业科学院畜牧研究所，哈尔滨，150086）摘 要CEBPB 具有调节黄体生成促进排卵的作用，对动物繁殖性能极为重要，试验旨在通过构建CEBPB 的3′端非翻译区（3′UTR ）双荧光素酶报告基因载体，验证Mi⁃croRNA -155（miR -155）调控CEBPB 的分子机制。
应用在线生物信息学软件预测miR -155与CEBPB 基因3′UTR 的靶向结合区，PCR 扩增获取民猪组织基因组的CEBPB 的3′UTR ，将其插入psi -Check -2载体，构建野生型（wt -3′UTR ）和突变型重组表达载体（mut -3′UTR ），鉴定正确后，分别与miR -155模拟物（mimics ）/抑制物（inhibi⁃tor ）/阴性对照物（NC ）共转染到PK15细胞，检测荧光素酶活性及CEBPB 表达情况。
结果表明：成功构建了CEBPB 的3′UTR 野生型和突变型表达载体，双荧光素酶报告基因检测显示wt -3′UTR/miR -155 mimics 组的萤火虫荧光素酶活性受到显著抑制（p <0.05）；而mut -3′UTR/miR -155 inhibitor 组的萤火虫荧光素酶相对活性与对照组相比变化不显著（p >0.05）。
实时荧光定量结果显示，miR -155 mimics 组CEBPB 、BMP1和PPARG 表达水平显著低于miR -155 NC 组（p <0.05），而miR -155 inhibitor 组CEBPB 表达水平高于miR -155 NC 组（p<0.05）。
综上表明，miR -155可以靶向负调控CEBPB 的表达。
《2024年基于生物信息学发现肝细胞癌标志性miRNA及作用与机制研究》范文
《基于生物信息学发现肝细胞癌标志性miRNA及作用与机制研究》篇一一、引言肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma，HCC）是一种常见的恶性肿瘤，其发病率和死亡率均较高。
由于HCC的早期诊断困难，治疗手段有限，因此寻找有效的诊断标志物和治疗方法成为当前研究的重点。
近年来，随着生物信息学的发展，microRNA （miRNA）在肿瘤发生、发展及转移中的作用逐渐受到关注。
miRNA是一种非编码单链小分子RNA，能够通过调控基因表达参与多种生物学过程。
本研究基于生物信息学方法，旨在发现肝细胞癌标志性miRNA及其作用与机制。
二、研究方法1. 数据收集与处理我们首先从公共数据库中收集了肝癌患者的miRNA表达谱数据，并进行了预处理，包括数据清洗、归一化等。
2. 差异表达分析通过比较肝癌组织与正常肝组织中miRNA的表达水平，我们使用生物信息学软件分析了差异表达的miRNA，并筛选出在肝癌组织中显著上调或下调的miRNA。
3. 靶基因预测与功能注释利用生物信息学工具，我们预测了差异表达miRNA的靶基因，并对靶基因进行了功能注释和富集分析，以揭示其在肝癌发生、发展中的作用。
4. 实验验证为了验证生物信息学分析结果的可靠性，我们设计了实验，包括细胞实验和动物实验，以进一步研究筛选出的miRNA在肝癌中的作用及机制。
三、结果与分析1. 差异表达miRNA的筛选通过生物信息学分析，我们筛选出在肝癌组织中显著上调的miRNA和显著下调的miRNA。
其中，miR-XXX和miR-YYY在肝癌组织中的表达水平最高。
2. 靶基因预测与功能注释我们预测了miR-XXX和miR-YYY的靶基因，并进行了功能注释和富集分析。
结果显示，这些靶基因主要参与细胞增殖、凋亡、侵袭和转移等生物学过程。
其中，某些靶基因与肝癌的发生、发展密切相关。
3. 实验验证通过细胞实验和动物实验，我们验证了miR-XXX和miR-YYY在肝癌中的作用及机制。
has-miR-155-5p靶基因预测及其生物信息学分析
ＤＯＩ:１０ １５９７２/ｊ ｃｎｋｉ ４３￣１５０９/ｒ ２０１８ ０２ ００１论著:基础医学收稿日期:２０１７－１０－３１ꎻ修回日期:２０１８－０３－０１基金项目:国家自然科学基金资助项目(８１６７３２２７).∗通讯作者ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｄｘｌｏｎｇ９９＠１６３.ｃｏｍ.ｈａｓ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ靶基因预测及其生物信息学分析唐㊀乖ꎬ龙鼎新∗(南华大学公共卫生学院ꎬ湖南衡阳４２１００１)摘㊀要:㊀深入了解ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ参与的生命过程和疾病类型ꎬ为后续的功能研究提供理论依据ꎮ对ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ进行生物信息学分析发现ꎬ已知的其成熟序列在不同物种间高度保守ꎻ基因本体论(ＧＯ)分析发现其分子功能显著富集于杂环化合物结合㊁核酸结合等ꎬ生物学过程主要富集于细胞大分子代谢㊁生物调节和有机物代谢等ꎻ京都基因与基因组百科全书(ＫＥＧＧ)分析发现其显著富集于癌症通路㊁ＭＡＰＫ和ＦｏｘＯ信号通路等ꎮ分析结果表明ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ通过调控靶基因在人类生命活动和疾病发生发展过程中起重要作用ꎬ尤其是作为癌症早期诊断和预后的生物标志值得进一步研究ꎮ关键词:㊀ｍｉＲ￣１５５￣５ｐꎻ㊀靶基因ꎻ㊀生物信息学ꎻ㊀信号通路中图分类号:Ｒ１１１文献标识码:ＡＰｒｅｄｉｃｔｔａｒｇｅｔｇｅｎｅｓｏｆｈａｓ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐａｎｄｉｔｓｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓＴＡＮＧＧｕａｉꎬＬＯＮＧＤｉｎｇｘｉｎ(ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｕｂｌｉｃＨｅａｌｔｈꎬＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｏｕｔｈＣｈｉｎａꎬＨｅｎｇｙａｎｇ４２１００１ꎬＨｕｎａｎꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:㊀ＫｎｏｗｉｎｇｍｏｒｅｌｉｆｅｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｄｉｓｅａｓｅｔｙｐｅｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｍｉＲ￣１５５￣５ｐꎬｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｐｒｏｖｉｄｅａｔｈｅｏｒｅｔｉ￣ｃａｌｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｆｕｒｔｈｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎｓｔｕｄｙｏｆｈｓａ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ.ＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｉＲ￣１５５￣５ｐｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅｍａｔｕｒｅｓｅ￣ｑｕｅｎｃｅｏｆｍｉＲ￣１５５￣５ｐｗａｓｈｉｇｈｌｙｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｖｅｐｒｏｐｅｒｔｙａｍｏｎｇｖａｒｉｏｕｓｓｐｅｃｉｅｓ.ＧＯａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｏｌｅｃｕｌａｒｆｕｎｃ￣ｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｇｅｎｅｓｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｎｖｏｖｌｅｄｉｎｈｅｔｅｒｏｃｙｃｌｉｃｃｏｍｐｏｕｎｄｂｉｎｄｉｎｇꎬｎｕｃｌｅｉｃａｃｉｄｂｉｎｄｉｎｇꎬａｎｄｓｏｏｎꎻＴｈｅｓｅｇｅｎｅｓｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｃｅｌｌｕｌａｒｍａｃｒｏｍｏｌｅｃｕｌｅｍｅｔａｂｏｌｉｃｐｒｏｃｅｓｓꎬｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｇｕｌａｔｉｏｎꎬｏｒｇａｎｉｃｓｕｂ￣ｓｔａｎｃｅｍｅｔａｂｏｌｉｃａｎｄｏｔｈｅｒｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｅｓ.ＫＥＧＧａｎａｌｙｓｉｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅｔａｒｇｅｔｇｅｎｅｓｗｅｒｅｍａｉｎｌｙｌｏｃａｔｅｄｉｎｃａｎｃｅｒｐａｔｈｗａｙꎬＭＡＰＫｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙａｎｄＦｏｘＯｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙ.ＡｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｍｉＲ￣１５５￣５ｐｐｌａｙｅｄａｎｉｍｐｏｒ￣ｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｈｕｍａｎｌｉｖｉｎｇａｃｔｉｖｉｔｉｅｓａｎｄｄｉｓｅａｓｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｐｒｏｃｅｓｓｔｈｒｏｕｇｈｒｅｇｕｌａｔｉｎｇｔａｒｇｅｔｇｅｎｅｓ.ＩｔｗａｓｗｏｒｔｈｔｏｆｕｒｔｈｅｒｓｔｕｄｙｍｉＲ￣１５５￣５ｐａｓａｂｉｏｍａｒｋｅｒｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅｅａｒｌｙｄｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄｐｒｏｇｎｏｓｉｓｏｆｃａｎｃｅｒ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:㊀ｍｉＲ￣１５５￣５ｐꎻ㊀ｔａｒｇｅｔｇｅｎｅｓꎻ㊀ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓꎻ㊀ｓｉｇｎａｌｐａｔｈｗａｙ㊀㊀成熟的ｍｉＲＮＡ(ｍｉｃｒｏＲＮＡ)是一类长约１９￣２３ｎｔ内源表达的非编码单链小ＲＮＡ分子ꎬ其作为基因表达的转录调节因子普遍存在于动植物体内和病毒体内[１]ꎮｍｉＲＮＡ通过并入到ＲＮＡ诱导的沉默复合物(ＲＩＳＣ)中并与其互补靶ｍＲＮＡ特异性结合来发挥沉默功能ꎬ其靶向ｍＲＮＡ的主要方式包括翻译抑制㊁ｍＲＮＡ裂解㊁改变ｍＲＮＡ稳定性ꎮ早期研究发现ꎬｍｉＲＮＡ对发育时间㊁细胞死亡㊁细胞增殖㊁免疫㊁神经系统模式等生物学过程的调控至关重要[２]ꎮＭｉＲ￣１５５￣５ｐ定位于人染色体２１ｑ２１.３ꎬ是一个典型的多功能ｍｉＲＮＡꎬ由Ｂ细胞整合簇(称为ＢＩＣ或ｍｉＲ￣１５５ＨＧ)基因的高保守区１３ｋｂ区域内３个外显子编码组成[３]ꎮ在活化的Ｂ/Ｔ细胞㊁单核细胞㊁巨噬细胞中ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ均呈现显著高表达ꎮ值得注意的是由于具有不同的表达谱ꎬｍｉＲ￣１５５￣５ｐ在免疫反应㊁炎症反应㊁造血谱系分化㊁病毒感染㊁心血管疾病以及癌症等病理生理过程中起关键作用[４]ꎮ目前ꎬ对ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的研究主要集中在肿瘤发生发展过程中的作用ꎬ所以用生物信息学方法分析ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的靶基因对今后探索ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ在癌症诊断和治疗中的功能作用十分重要ꎮ本文通过对预测得到的ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ靶基因集合进行基因本体论(ＧｅｎｅｏｎｔｏｌｏｇｙꎬＧＯ)注释和京都基因与基因组百科全书(ＫｙｏｔｏＥｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａｏｆＧｅｎｅｓａｎｄＧｅ￣ｎｏｍｅｓꎬＫＥＧＧ)分析ꎬ了解其生物学特性及功能ꎬ为今后开展ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ研究提供方向和分子基础ꎮ１㊀材料与方法１.１㊀ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的序列保守性分析㊀运用ｍｉＲｂａｓｅ数据库(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｍｉｒｂａｓｅ.ｏｒｇ/)在线查找各物种已知的成熟ｍｉＲ１５５￣５ｐ碱基序列ꎬ比对分析ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ序列在各物种之间的保守性ꎮ１.２㊀ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的靶基因预测㊀采用ｍｉＲａｎｄａ(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｍｉｃｒｏｒｎａ.ｏｒｇ/)ꎬｍｉＲＤＢ(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｍｉｒｄｂ.ｏｒｇ/)ꎬＴａｒｇｅｔＳｃａｎ(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｔａｒｇｅｔｓｃａｎ.ｏｒｇ/)和Ｃｌｉｐ￣Ｓｅｑ(ｈｔｔｐ://ｍｉｒｔａｒｃｌｉｐ.ｍｂｃ.ｎｃｔｕ.ｅｄｕ.ｔｗ/)４个在线数据库预测ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的靶基因ꎬ用Ｖｅｎｎｙ２.１.０画韦恩图得到４个数据库预测结果的交集ꎮ１.３㊀ｍｉＲＮＡ￣１５５￣５ｐ靶基因的ＧＯ功能注释㊀根据Ｇｅｎｅｏｎｔｏｌｏｇｙ数据库查找的基因ＧＯ注释ꎬ以本物种的所有基因为背景基因ꎬ用超几何分步法计算Ｐ值ꎬ显著性阈值取Ｐ<０.０５ꎬ获得相对于背景基因具有统计意义的ＧＯ高频率注释ꎮＧｅｎｅｏｎｔｏｌｏｇｙ功能注释由细胞组件(ｃｅｌｌｕｌａｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔ)㊁分子功能(ｍｏｌｅｃｕｌａｒｆｕｎｃｔｉｏｎ)㊁生物过程(ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓ)３个部分组成ꎮ１.４㊀ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ预测靶基因的ＫＥＧＧＰａｔｈｗａｙ分析㊀用ＫＯＢＡＳ３.０软件对预测到的ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ靶基因集合进行信号转导通路富集分析ꎮＰ值的计算采用ＤＡＶＩＤ(ｈｔｔｐ://ｄａｖｉｄ.ａｂｃｃ.ｎｃｉｆｃｒｆ.ｇｏｖ/)数据库中软件附带的Ｆｉｓｈｅｒｅｘａｃｔｔｅｓｔ计算ꎬ显著性阈值取Ｐ<０.０５ꎬ获相对于背景基因具有统计学意义的基因集合信号转导通路ꎮ２㊀结㊀㊀果２.１㊀各物种成熟ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ序列的保守性分析㊀检索在线数据库ｍｉＲＢａｓｅ发现人(ｈａｓ)ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ基因序列号为ＭＩＭＡＴ００００６４６ꎬ其前体６４个碱基定位于２１号染色体２５５７３９８０￣２５５７４０４４位ꎮ通过ｍｉＲＢａｓｅ对小鼠(ｍｍｕ)㊁大鼠(ｒｎｏ)㊁野猪(ｓｓｃ)等１０个物种的ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ序列比对分析ꎬ发现ｈｓａ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的成熟序列 ｕｕａａｕｇｃｕａａｕｃｇｕｇａｕａｇｇｇｇｕ 在各物种间高度保守(表１)ꎮ２.２㊀ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的靶基因预测结果㊀阅读ｍｉＲ￣１５５靶基因相关文献发现ｍｉＲ￣１５５是最常见的参与肿瘤疾病的ｍｉＲＮＡ之一ꎮｍｉＲ￣１５５￣５ｐ通过在转录后水平调控其靶基因参与了多种肿瘤的发生发展及预后(表２)ꎮｍｉＲａｎｄａ㊁ｍｉＲＤＢ㊁ＴａｒｇｅｔＳｃａｎ㊁Ｃｌｉｐ￣Ｓｅｐ４个在线数据库预测ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的靶基因个数分别是５４５２㊁３１３㊁２３９１㊁１７３６ꎬ取交集后得到预测靶基因２０２个ꎬ占各预测软件预测的靶基因总和的３.６％(图１)ꎮ２.３㊀ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ预测靶基因的ＧＯ功能注释㊀将４个数据库均能预测到的靶基因２０２个作ＧＯ分析ꎬ发现ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的靶基因主要富集在细胞核㊁细胞质㊁细胞膜㊁细胞器等８８个细胞组件(Ｐ<０.０５)ꎻ参与蛋白结合㊁杂环化合物结合㊁核酸结合㊁ＤＮＡ结合㊁酶结合等１５３个分子功能(Ｐ<０.０５)ꎻ靶基因的生物学过程显著富集于细胞进程㊁细胞大分子代谢过程㊁生物调节㊁有机物代谢过程等５３７个生物过程(Ｐ<０.０５ꎬ表３)ꎮ表１㊀各物种ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的成熟序列序列号物种名称碱基序列(５ᶄң３ᶄ)长度ＭＩＭＡＴ００００６４６人ｈｓａ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ４－ｕｕａａｕｇｃｕａａｕｃｇｕｇａｕａｇｇｇｇｕ－２６２３ＭＩＭＡＴ００００１６５小鼠ｍｍｕ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ４－ｕｕａａｕｇｃｕａａｕｕｇｕｇａｕａｇｇｇｇｕ－２６２３ＭＩＭＡＴ０００６９８８鸭嘴兽ｏａｎ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ２４－ｕｕａａｕｇｃｕａａｕｃｇｕｇａｕａｇｇｇｇｕ－４６２３ＭＩＭＡＴ００１４６１２斑胸草雀ｔｇｕ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ１１－ｕｕａａｕｇｃｕａａｕｃｇｕｇａｕａｇｇｇ－３１２１ＭＩＭＡＴ００２１７８８变色蜥ａｃａ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ１０－ｕｕａａｕｇｃｕａａｕｃｇｕｇａｕａｇｇｇｇ－３１２２ＭＩＭＡＴ００２２９５９野猪ｓｓｃ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ１１－ｕｕａａｕｇｃｕａａｕｕｇｕｇａｕａｇｇｇｇ－３２２２ＭＩＭＡＴ００３０４０９大鼠∗ｒｎｏ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ４－ｕｕａａｕｇｃｕａａｕｕｇｕｇａｕａｇｇｇｇｕ－２６２３ＭＩＭＡＴ００３２３９２三文鱼ｓｓａ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ１－ｕｕａａｕｇｃｕａａｕｃｇｕｇａｕａｇｇｇｇｕ－２３２３ＭＩＭＡＴ００３５９８８山羊ｃｈｉ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ２１－ｕｕａａｕｇｃｕａａｕｃｇｕｇａｕａｇｇｇｇｕ－４３２３ＭＩＭＡＴ００３６４７２眼镜王蛇ｔｃｈ￣ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ１－ｕｕａａｕｇｃｕａａｕｃｇｕｇａｕａｇｇｇｇｕ－２３２３㊀㊀∗注:其中大鼠的成熟ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ序列是通过预测得到ꎬ尚无实验证明２.４㊀靶基因ＫＥＧＧ信号通路富集分析㊀将４个数据库都能预测到的ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的靶基因集合作ＫＥＧＧＰａｔｈｗａｙ分析ꎬ发现ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的靶基因显著富集在癌症通路㊁ＨＴＬＶ￣Ｉ感染㊁内分泌抵抗㊁ＭＡＰＫ信号通路㊁ＦｏｘＯ信号通路㊁雌激素信号通路等(Ｐ<０.０５ꎬ表４)ꎮ３㊀讨㊀㊀论ＭｉＲＮＡ通过碱基互补配对与其靶基因特异性结合ꎬ进而形成一个巨大的调控网络ꎬ广泛参与人类生命活动和疾病的各个方面[１]ꎮ近年来已有大量研究证实ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ在人类生命活动各个方面扮演着重要的角色ꎬｍｉＲ￣１５５￣５ｐ通过调控其靶基因的方式ꎬ在免疫反应㊁肿瘤发生㊁炎症等生物学过程和信号转导通路中发挥重要作用ꎮ然而对ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ靶基因及其功能的认识还只是冰山一角ꎬ因此ꎬ预测其靶基因和认识它们的相互作用ꎬ是了解ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ在不同的生理过程中的功能的关键ꎮ考虑到靶基因预测过程中ｍｉＲＮＡ表２㊀ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ调控靶基因参与人类的肿瘤靶基因靶基因参与的疾病生物学效应ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ表达情况∗ＰＴＥＮ[５]肝癌抑制癌细胞凋亡ꎬ促进增殖㊁侵袭㊁转移升高ＮＦ￣κＢｐ６５[６]胃癌促进癌细胞表型和功能转化降低ＲｏｈＡ[７]结肠癌促进癌细胞迁移和侵袭升高ＦＯＸＯ３ａ[８￣９]乳腺癌ꎬ神经胶质瘤促进癌细胞增殖ꎬ抑制癌细胞凋亡升高ＳＯＣＳ１[１０￣１１]乳腺癌ꎬ口腔鳞状上皮细胞癌促进癌细胞转移升高Ｒｉｐｋ１[１２]骨肉瘤促进癌细胞增殖ꎬ抑制癌细胞凋亡升高ｃ￣Ｍｙｃ[１３]胃癌上调癌细胞活力㊁增殖和附着降低ＣＤＣ７３[１４]口腔鳞状细胞癌增强癌细胞活力㊁减少凋亡升高ＴＰ５３ＩＮＰ１[３ꎬ１５]乳腺癌ꎬ胰腺癌促进癌细胞增殖升高ＤＭＴＦ１[１６]膀胱癌促进癌细胞增殖ꎬ调控细胞周期升高ＣＬＤＮ￣１[１７]卵巢癌抑制癌细胞增殖和侵袭升高ＡＮＸ７[１８]前列腺癌促进癌细胞增殖升高ｃ￣ＭＹＢ[１９]神经胶质瘤促进胶质瘤细胞增殖㊁侵袭升高ＰＤＣＤ４[２０]非小细胞肺癌抑制癌细胞增殖㊁侵袭升高㊀㊀∗注:相对于正常细胞或邻近癌组织细胞ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ在癌细胞中的表达情况图１㊀ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的预测靶基因个数表３㊀ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ靶基因的ＧＯ功能分析ＧＯＩＤＧＯ分子功能注释Ｐ基因数量基因名称ＣｅｌｌｕｌａｒＣｏｍｐｏｎｅｎｔ(部分)ＧＯ:００４４４２４ｉｎｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒｐａｒｔ１.４９Ｅ￣５６１７７ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１等ＧＯ:０００５６２２ｉｎｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ７.１６Ｅ￣５６１７８ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１等ＧＯ:００４４４６４ｃｅｌｌｐａｒｔ１.３０Ｅ￣５０１８２ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１等ＧＯ:０００５６２３ｃｅｌｌ１.７１Ｅ￣５０１８２ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１等ＧＯ:００４３２２６ｏｒｇａｎｅｌｌｅ６.００Ｅ￣４５１６２ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１等ＧＯ:００４３２２９ｉｎｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒｏｒｇａｎｅｌｌｅ１.７９Ｅ￣４４１５６ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＴＲＰＳ１ＡＮＫＦＹ１等ＧＯ:００４３２２７ｍｅｍｂｒａｎｅ￣ｂｏｕｎｄｅｄｏｒｇａｎｅｌｌｅ７.７０Ｅ￣４４１５６ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１ＡＮＫＦＹ１ＺＮＦ６５２ＰＫＮ２等ＧＯ:００４３２３１ｉｎｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒｍｅｍｂｒａｎｅ￣ｂｏｕｎｄｅｄｏｒｇａｎｅｌｌｅ１.５３Ｅ￣４２１４８ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＴＲＰＳ１ＡＮＫＦＹ１ＺＮＦ６５２ＰＫＮ２ＴＹＲＰ１ＮＡＲＳ等ＧＯ:０００５６３４ｎｕｃｌｅｕｓ３.７１Ｅ￣３６１１４ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＴＲＰＳ１ＺＮＦ６５２等ＧＯ:０００５７３７ｃｙｔｏｐｌａｓｍ１.８８Ｅ￣２９１３０ＢＡＣＨ１ＡＮＫＦＹ１ＰＫＮ２ＴＹＲＰ１等ＭｏｌｅｃｕｌａｒＦｕｎｃｔｉｏｎ(部分)ＧＯ:０００５４８８ｂｉｎｄｉｎｇ８.８７Ｅ￣５１１７４ＦＡＭ１３３ＢＣＬＨＣ１ＺＳＷＩＭ６ＭＯＲＣ３等ＧＯ:０００５５１５ｐｒｏｔｅｉｎｂｉｎｄｉｎｇ７.１０Ｅ￣３４１３７ＣＬＨＣ１ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１等ＧＯ:１９０１３６３ｈｅｔｅｒｏｃｙｃｌｉｃｃｏｍｐｏｕｎｄｂｉｎｄｉｎｇ２.５８Ｅ￣３１９９ＦＡＭ１３３ＢＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＴＲＰＳ１ＺＮＦ６５２ＰＫＮ２ＮＡＲＳ等ＧＯ:００９７１５９ｏｒｇａｎｉｃｃｙｃｌｉｃｃｏｍｐｏｕｎｄｂｉｎｄｉｎｇ７.８８Ｅ￣３１９９ＦＡＭ１３３ＢＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＴＲＰＳ１ＺＮＦ６５２ＰＫＮ２ＮＡＲＳＴＡＤＡ２Ｂ等ＧＯ:０００３６７６ｎｕｃｌｅｉｃａｃｉｄｂｉｎｄｉｎｇ９.６５Ｅ￣２４７３ＤＢＦ４ＤＨＸ４０ＦＡＭ１３３ＢＨＮＲＮＰＡ３等ＧＯ:０００３６７７ＤＮＡｂｉｎｄｉｎｇ２.３８Ｅ￣２０５４ＳＭＡＤ２ＢＡＣＨ１ＣＳＲＮＰ２ＺＮＦ９８等ＧＯ:００１９８９９ｅｎｚｙｍｅｂｉｎｄｉｎｇ３.１９Ｅ￣１６４１ＳＭＡＤ２ＭＩＤＮＳＴＲＮ３ＣＤＣ７３等ＧＯ:００４３１６７ｉｏｎｂｉｎｄｉｎｇ５.８０Ｅ￣１６６４ＧＮＡＳＳＭＡＤ２ＳＬＣ１１Ａ２ＺＳＷＩＭ６等ＧＯ:００４３１６９ｃａｔｉｏｎｂｉｎｄｉｎｇ６.２２Ｅ￣１５６１ＧＮＡＳꎻＳＭＡＤ２ꎻＳＬＣ１１Ａ２ꎻＺＳＷＩＭ６等ＧＯ:００４６８７２ｍｅｔａｌｉｏｎｂｉｎｄｉｎｇ１.５３Ｅ￣１４６０ＧＮＡＳꎻＳＭＡＤ２ꎻＳＬＣ１１Ａ２ꎻＺＳＷＩＭ６等ＢｉｏｌｏｇｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓ(部分)ＧＯ:０００９９８７ｃｅｌｌｕｌａｒｐｒｏｃｅｓｓ２.８０Ｅ￣４６１７３ＺＳＷＩＭ６ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９等ＧＯ:００４４２６０ｃｅｌｌｕｌａｒｍａｃｒｏｍｏｌｅｃｕｌｅｍｅｔａｂｏｌｉｃｐｒｏｃｅｓｓ９.２７Ｅ￣４６１３５ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１ＺＮＦ６５２ＰＫＮ２ＮＡＲＳＴＡＤＡ２ＢＯＴＵＢ２ＭＡＰ３Ｋ１４等ＧＯ:００４３１７０ｍａｃｒｏｍｏｌｅｃｕｌｅｍｅｔａｂｏｌｉｃｐｒｏｃｅｓｓ１.１７Ｅ￣４３１３７ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１ＺＮＦ６５２ＰＫＮ２ＮＡＲＳ等ＧＯ:００４４２３７ｃｅｌｌｕｌａｒｍｅｔａｂｏｌｉｃｐｒｏｃｅｓｓ１.７９Ｅ￣４３１４４ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１ＺＮＦ６５２ＰＫＮ２ＴＹＲＰ１等ＧＯ:００４４２３８ｐｒｉｍａｒｙｍｅｔａｂｏｌｉｃｐｒｏｃｅｓｓ７.１９Ｅ￣４２１４２ＭＯＲＣ３ꎻＡＴＡＤ２ＢꎻＣＡＢ３９ꎻＴＲＰＳ１ꎻＺＮＦ６５２ꎻＰＫＮ２ꎻＴＹＲＰ１等ＧＯ:０００８１５２ｍｅｔａｂｏｌｉｃｐｒｏｃｅｓｓ７.６２Ｅ￣４２１４７ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１等ＧＯ:００７１７０４ｏｒｇａｎｉｃｓｕｂｓｔａｎｃｅｍｅｔａｂｏｌｉｃｐｒｏｃｅｓｓ３.５６Ｅ￣４１１４４ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１ＺＮＦ６５２ＰＫＮ２ＴＹＲＰ１等ＧＯ:００３１３２３ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｆｃｅｌｌｕｌａｒｍｅｔａｂｏｌｉｃｐｒｏｃｅｓｓ２.１４Ｅ￣３９１０９ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１ＺＮＦ６５２ＰＫＮ２ＴＹＲＰ１ＴＡＤＡ２Ｂ等ＧＯ:００１９２２２ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｆｍｅｔａｂｏｌｉｃｐｒｏｃｅｓｓ５.８８Ｅ￣３９１１１ＡＴＡＤ２ＢＣＡＢ３９ＴＲＰＳ１ＺＮＦ６５２ＰＫＮ２ＴＹＲＰ１ＴＡＤＡ２Ｂ等ＧＯ:００６５００７ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ１.１４Ｅ￣３８１４６ＺＳＷＩＭ６ＭＯＲＣ３ＡＴＡＤ２ＢꎻＣＡＢ３９等表４㊀ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ靶基因ＫＥＧＧ信号通路富集分析结果ＫＥＧＧ通路术语ＫＥＧＧ的ＩＤ基因数量Ｐ参与基因Ｐａｔｈｗａｙｓｉｎｃａｎｃｅｒｈｓａ０５２００１３２.０３Ｅ￣０７ＧＮＡＳＲＡＣ１ＭＩＴＦＳＭＡＤ２等Ｃｈｏｌｉｎｅｍｅｔａｂｏｌｉｓｍｉｎｃａｎｃｅｒｈｓａ０５２３１７１.３８Ｅ￣０６ＨＩＦ１ＡＳＰ１ＥＧＦＲＫＲＡＳＦＯＳ等ＭＡＰＫｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙｈｓａ０４０１０９８.８９Ｅ￣０６ＲＰＳ６ＫＡ３ＲＡＰＧＥＦ２ＭＡＰ４Ｋ３等ＨＴＬＶ￣Ｉｉｎｆｅｃｔｉｏｎｈｓａ０５１６６９１.００Ｅ￣０５ＳＭＡＤ２ＸＩＡＰＭＡＰ３Ｋ１４ＳＰＩ１等Ｅｎｄｏｃｒｉｎｅｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｈｓａ０１５２２６１.４７Ｅ￣０５ＧＮＡＳＳＰ１ＥＧＦＲＫＲＡＳＦＯＳ等Ｃｏｌｏｒｅｃｔａｌｃａｎｃｅｒｈｓａ０５２１０５２.３５Ｅ￣０５ＦＯＳＲＡＣ１ＫＲＡＳＴＣＦ７Ｌ２等Ｏｓｔｅｏｃｌａｓｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎｈｓａ０４３８０６７.６５Ｅ￣０５ＭＩＴＦＳＰＩ１ＦＯＳＲＡＣ１ＴＡＢ２ＭＡＰ３Ｋ１４ＦｏｘＯｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙｈｓａ０４０６８６８.２８Ｅ￣０５ＳＭＡＤ２ＳＧＫ３ＥＧＦＲＫＲＡＳＧＡＢＡＲＡＰＬ１Ｓ１ＰＲ１Ｐｒｏｔｅｏｇｌｙｃａｎｓｉｎｃａｎｃｅｒｈｓａ０５２０５７０.０００１１ＳＭＡＤ２ＣＢＬＥＧＦＲＨＩＦ１ＡＫＲＡＳＲＡＣ１ＲＰＳ６ＫＢ１０Ｅｓｔｒｏｇｅｎｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙｈｓａ０４９１５５０.０００１９３ＧＮＡＳＦＯＳＥＧＦＲＫＲＡＳＳＰ１Ｍｅｌａｎｏｇｅｎｅｓｉｓｈｓａ０４９１６５０.０００２０１ＧＮＡＳＴＹＲＰ１ＫＲＡＳＭＩＴＦ等Ａｃｕｔｅｍｙｅｌｏｉｄｌｅｕｋｅｍｉａｈｓａ０５２２１４０.０００２６４ＳＰＩ１ＫＲＡＳＲＰＳ６ＫＢ１ＴＣＦ７Ｌ２等与ｍＲＮＡ双链特异结合的热稳定性㊁ｍｉＲＮＡ与靶基因结合位点的序列匹配㊁序列的保守性等因素ꎬ本研究选用４种ｍｉＲＮＡ靶基因预测软件ꎬ用不同的计算方法预测靶基因ꎬ取交集作为进一步分析的ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ靶基因集合ꎮ这种预测方法具有高特异性和低假阳性率的优点ꎬ用作分析的靶基因集合具有良好的代表性ꎮ本研究采用生物信息学方法ꎬ共预测得到２０２个ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ的靶基因ꎬ对获得的靶基因集合进行ＧＯ注释和ＫＥＧＧ分析ꎬ发现靶基因主要存在于细胞核㊁细胞质㊁细胞膜㊁细胞器等各个组分中ꎬ参与蛋白结合㊁杂环化合物结合㊁核酸结合㊁ＤＮＡ结合㊁酶结合等分子功能ꎬ显著富集于细胞进程㊁细胞大分子代谢过程㊁生物调节㊁有机物代谢过程等生物过程以及癌症通路㊁ＨＴＬＶ￣Ｉ感染㊁内分泌抵抗㊁ＭＡＰＫ信号通路㊁ＦｏｘＯ信号通路㊁雌激素信号通路等ꎮ分析结果显示ꎬ已知的成熟ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ序列在人㊁小鼠㊁鸭嘴兽等物种间具有高度保守性和同源性ꎬ表明ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ可能与多种生物的某些共同功能有关ꎮ研究发现ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ通过下调肿瘤抑制基因如ＣＤＣ７３[１４]㊁ＴＰ５３ＩＮＰ１[３ꎬ１５]和ＤＭＴＦ１[１６]发挥促癌作用ꎬ也可通过靶向肿瘤原癌基因如ｃｌａｕｄｉｎ￣１[１７]和ｃ￣Ｍｙｃ[１３]发挥抑癌作用[６](见表２)ꎮ这可能是因为ｍｉＲＮＡ与靶基因之间具有复杂的调控网络(同一ｍｉＲＮＡ能够调控多个靶基因ꎬ同一靶基因又能同时被多个ｍｉＲＮＡ调控[２１])ꎬ或可能是因为ｍｉＲＮＡ在不同组织中参与的信号转导通路不同[１]ꎬ从而导致了这种功能上的巨大差异ꎮ另外大量研究也发现ｍｉＲ￣１５５在活化的Ｂ/Ｔ细胞㊁树突细胞和巨噬细胞中高表达ꎬ是涉及肿瘤疾病最常见的ｍｉＲＮＡ之一[４]ꎮ大量研究表明不仅在活化的Ｂ细胞来源的淋巴瘤(霍奇金淋巴瘤和弥漫性大Ｂ细胞淋巴瘤)中ｍｉＲＮＡ￣１５５￣５ｐ高度过表达[１４]ꎬ而且在不同来源的实体肿瘤(食管癌㊁胰腺癌㊁肺癌㊁乳腺癌㊁肝癌)中也呈现出过表达ꎬ因此ｍｉＲＮＡ￣１５５￣５ｐ可作为多种肿瘤早期诊断㊁分期和预后判断的重要生物标志物ꎮ此外ꎬ研究还发现ｍｉＲ￣１５５在炎症(类风湿关节炎)的发生发展过程中起关键作用[２２]ꎬ突出了炎症与癌症之间的潜在联系ꎬ但目前ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ参与非肿瘤性疾病的潜在致癌机制和发病机制还没有完全阐明ꎮ本文采用生物信息学方法预测ｍｉＲＮＡ￣１５５￣５ｐ靶基因ꎬ对全面认识ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ靶基因所参与的细胞组成㊁分子功能㊁生物学过程ꎬ以及进一步研究ｍｉＲ￣１５５￣５ｐ生物功能机制可提供参考依据ꎮ但预测所得到的靶基因不可避免的存在假阳性ꎬ所以对靶基因功能和其所参与的生物学过程研究还需进一步的实验验证ꎮ参考文献:[１]㊀ＤＯＮＧＨꎬＬＥＩＪꎬＤＩＮＧＬꎬｅｔａｌ.ＭｉｃｒｏＲＮＡ:ｆｕｎｃｔｉｏｎꎬｄｅｔｅｃｔｉｏｎꎬａｎｄｂｉｏａｎａｌｙｓｉｓ[Ｊ].ＣｈｅｍＲｅｖꎬ２０１３ꎬ１１３(８):６２０７￣３３. [２]㊀ＭＯＹＹ.ＭｉｃｒｏＲＮＡｒｅｇｕｌａｔｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｈｕｍａｎｄｉｓｅａｓｅ[Ｊ].ＣｅｌｌＭｏｌＬｉｆｅＳｃｉꎬ２０１２ꎬ６９(２１):３５２９￣３１.[３]㊀ＺＨＡＮＧＣＭꎬＺＨＡＯＪꎬＤＥＮＧＨＹ.ＭｉＲ￣１５５ｐｒｏｍｏｔｅｓｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎｏｆｈｕｍａｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒＭＣＦ￣７ｃｅｌｌｓｔｈｒｏｕｇｈｔａｒｇｅｔｉｎｇｔｕｍｏｒｐｒｏｔｅｉｎ５３￣ｉｎｄｕｃｅｄｎｕｃｌｅａｒｐｒｏｔｅｉｎ１[Ｊ].ＪＢｉｏｍｅｄＳｃｉꎬ２０１３ꎬ２０:７９.[４]㊀ＥＬＴＯＮＴＳꎬＳＥＬＥＭＯＮＨꎬＥＬＴＯＮＳＭꎬｅｔａｌ.ＲｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＭＩＲ１５５ｈｏｓｔｇｅｎｅｉｎｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｅｓ[Ｊ].Ｇｅｎｅꎬ２０１３ꎬ５３２(１):１￣１２.[５]㊀ＦＵＸꎬＷＥＮＨꎬＪＩＮＧＬꎬｅｔａｌ.ＭｉｃｒｏＲＮＡ￣１５５￣５ｐｐｒｏｍｏｔｅｓｈｅｐａ￣ｔｏｃｅｌｌｕｌａｒｃａｒｃｉｎｏｍａｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎｂｙｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇＰＴＥＮｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅＰＩ３Ｋ/Ａｋｔｐａｔｈｗａｙ[Ｊ].ＣａｎｃｅｒＳｃｉꎬ２０１７ꎬ１０８(４):６２０￣３１. [６]㊀ＺＨＵＭꎬＷＡＮＧＭꎬＹＡＮＧＦꎬｅｔａｌ.ＭｉＲ￣１５５￣５ｐｉｎｈｉｂｉｔｉｏｎｐｒｏ￣ｍｏｔｅｓｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｏｆｂｏｎｅｍａｒｒｏｗｍｅｓｅｎｃｈｙｍａｌｓｔｅｍｃｅｌｌｓｔｏｇａｓ￣ｔｒｉｃｃａｎｃｅｒｔｉｓｓｕｅｄｅｒｉｖｅｄＭＳＣ￣ｌｉｋｅｃｅｌｌｓｖｉａＮＦ￣κＢｐ６５ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ[Ｊ].Ｏｎｃｏｔａｒｇｅｔꎬ２０１６ꎬ７(１３):１６５６７￣８０.[７]㊀ＡＬ￣ＨＡＩＤＡＲＩＡＡꎬＳＹＫＩꎬＴＨＯＲＬＡＣＩＵＳＨ.ＭｉＲ￣１５５￣５ｐｐｏｓｉ￣ｔｉｖｅｌｙｒｅｇｕｌａｔｅｓＣＣＬ１７￣ｉｎｄｕｃｅｄｃｏｌｏｎｃａｎｃｅｒｃｅｌｌｍｉｇｒａｔｉｏｎｂｙｔａｒ￣ｇｅｔｉｎｇＲｈｏＡ[Ｊ].Ｏｎｃｏｔａｒｇｅｔꎬ２０１７ꎬ８(９):１４８８７￣９６. [８]㊀ＷＡＮＧＱꎬＬＩＣꎬＺＨＵＺꎬｅｔａｌ.ＭｉＲ￣１５５￣５ｐａｎｔａｇｏｎｉｚｅｓｔｈｅａｐｏｐ￣ｔｏｔｉｃｅｆｆｅｃｔｏｆｂｕｆａｌｉｎｉｎｔｒｉｐｌｅ￣ｎｅｇａｔｉｖｅｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｃｅｌｌｓ[Ｊ].Ａｎ￣ｔｉｃａｎｃｅｒｄｒｕｇｓꎬ２０１６ꎬ２７(１):９￣１６.[９]㊀ＬＩＮＧＮꎬＧＵＪꎬＬＥＩＺꎬｅｔａｌ.ＭｉｃｒｏＲＮＡ￣１５５ｒｅｇｕｌａｔｅｓｃｅｌｌｐｒｏｌｉｆ￣ｅｒａｔｉｏｎａｎｄｉｎｖａｓｉｏｎｂｙｔａｒｇｅｔｉｎｇＦＯＸＯ３ａｉｎｇｌｉｏｍａ[Ｊ].ＯｎｃｏｌＲｅｐꎬ２０１３ꎬ３０(５):２１１１￣８.[１０]㊀ＬＥＩＫꎬＤＵＷꎬＬＩＮＳꎬｅｔａｌ.３Ｂꎬａｎｏｖｅｌｐｈｏｔｏｓｅｎｓｉｔｉｚｅｒꎬｉｎｈｉｂ￣ｉｔｓｇｌｙｃｏｌｙｓｉｓａｎｄｉｎｆｌａｍｍａｔｉｏｎｖｉａｍｉＲ￣１５５￣５ｐａｎｄｂｒｅａｋｓｔｈｅＪＡＫ/ＳＴＡＴ３/ＳＯＣＳ１ｆｅｅｄｂａｃｋｌｏｏｐｉｎｈｕｍａｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｃｅｌｌｓ[Ｊ].ＢｉｏｍｅｄＰｈａｒｍａｃｏｔｈｅｒꎬ２０１６ꎬ８２:１４１￣５０.[１１]㊀ＢＡＢＡＯꎬＨＡＳＥＱＡＷＡＳꎬＮＡＧＡＩＨꎬｅｔａｌ.ＭｉｃｒｏＲＮＡ￣１５５￣５ｐｉｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｏｒａｌｓｑｕａｍｏｕｓｃｅｌｌｃａｒｃｉｎｏｍａｍｅｔａｓｔａｓｉｓａｎｄｐｏｏｒｐｒｏｇｎｏｓｉｓ[Ｊ].ＪＯｒａｌＰａｔｈｏｌＭｅｄꎬ２０１６ꎬ４５(４):２４８￣５５. [１２]㊀ＢＨＡＴＴＡＣＨＡＲＹＡＳꎬＣＨＡＩＫＡＭꎬＮＧＡＪꎬｅｔａｌ.ＩｎｃｒｅａｓｅｄｍｉＲ￣１５５￣５ｐａｎｄｒｅｄｕｃｅｄｍｉＲ￣１４８ａ￣３ｐｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｔｏｔｈｅｓｕｐｐｒｅｓ￣ｓｉｏｎｏｆｏｓｔｅｏｓａｒｃｏｍａｃｅｌｌｄｅａｔｈ[Ｊ].Ｏｎｃｏｇｅｎｅꎬ２０１６ꎬ３５(４０):５２８２￣９４.[１３]㊀ＳＵＮＳꎬＳＵＮＰꎬＷＡＮＧＣꎬｅｔａｌ.ＤｏｗｎｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｆｍｉｃｒｏＲＮＡ￣１５５ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｓｃｅｌｌｇｒｏｗｔｈａｎｄｉｎｖａｓｉｏｎｂｙｔａｒｇｅｔｉｎｇｃ￣ｍｙｃｉｎｈｕ￣ｍａｎｇａｓｔｒｉｃｃａｒｃｉｎｏｍａｃｅｌｌｓ[Ｊ].ＯｎｃｏｌＲｅｐꎬ２０１４ꎬ３２(３):９５１￣６.[１４]㊀ＲＡＴＨＥＲＭＩꎬＮＡＧＡＳＨＲＩＭＮꎬＳＷＡＭＹＳＳꎬｅｔａｌ.ＯｎｃｏｇｅｎｉｃｍｉｃｒｏＲＮＡ￣１５５ｄｏｗｎ￣ｒｅｇｕｌａｔｅｓｔｕｍｏｒｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒＣＤＣ７３ａｎｄｐｒｏ￣ｍｏｔｅｓｏｒａｌｓｑｕａｍｏｕｓｃｅｌｌｃａｒｃｉｎｏｍａｃｅｌｌｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎ:ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｃａｎｃｅｒｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ[Ｊ].ＪＢｉｏｌＣｈｅｍꎬ２０１３ꎬ２８８(１):６０８￣１８.[１５]㊀ＧＩＲＯＮＥＬＬＡＭꎬＳＥＵＸＭꎬＸＩＥＭＪꎬｅｔａｌ.Ｔｕｍｏｒｐｒｏｔｅｉｎ５３￣ｉｎ￣ｄｕｃｅｄｎｕｃｌｅａｒｐｒｏｔｅｉｎ１ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｉｓｒｅｐｒｅｓｓｅｄｂｙｍｉＲ￣１５５ꎬａｎｄｉｔｓｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｉｎｈｉｂｉｔｓｐａｎｃｒｅａｔｉｃｔｕｍｏｒｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ[Ｊ].ＰｒｏｃＮａｔｌＡｃａｄＳｃｉＵＳＡꎬ２００７ꎬ１０４(４１):１６１７０￣５.[１６]㊀ＰＥＮＧＹꎬＤＯＮＧＷꎬＬＩＮＴＸꎬｅｔａｌ.ＭｉｃｒｏＲＮＡ￣１５５ｐｒｏｍｏｔｅｓｂｌａｄｄｅｒｃａｎｃｅｒｇｒｏｗｔｈｂｙｒｅｐｒｅｓｓｉｎｇｔｈｅｔｕｍｏｒｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒＤＭＴＦ１[Ｊ].Ｏｎｃｏｔａｒｇｅｔꎬ２０１５ꎬ６(１８):１６０４３￣５８.[１７]㊀ＱＩＮＷꎬＲＥＮＱꎬＬＩＵＴꎬｅｔａｌ.ＭｉｃｒｏＲＮＡ￣１５５ｉｓａｎｏｖｅｌｓｕｐ￣ｐｒｅｓｓｏｒｏｆｏｖａｒｉａｎｃａｎｃｅｒ￣ｉｎｉｔｉａｔｉｎｇｃｅｌｌｓｔｈａｔｔａｒｇｅｔｓＣＬＤＮ１[Ｊ].ＦＥＢＳｌｅｔｔꎬ２０１３ꎬ５８７(９):１４３４￣９.[１８]㊀ＣＡＩＺＫꎬＣＨＥＮＱꎬＣＨＥＮＹＢꎬｅｔａｌ.ＭｉｃｒｏＲＮＡ￣１５５ｐｒｏｍｏｔｅｓｔｈｅｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎｏｆｐｒｏｓｔａｔｅｃａｎｃｅｒｃｅｌｌｓｂｙｔａｒｇｅｔｉｎｇａｎｎｅｘｉｎ７[Ｊ].ＭｏｌＭｅｄＲｅｐꎬ２０１５ꎬ１１(１):５３３￣８.[１９]㊀ＧＵＪꎬＬＵＺꎬＪＩＣꎬｅｔａｌ.Ｍｅｌａｔｏｎｉｎｉｎｈｉｂｉｔｓｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎａｎｄｉｎ￣ｖａｓｉｏｎｖｉａｒｅｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｍｉＲＮＡ￣１５５ｉｎｇｌｉｏｍａｃｅｌｌｓ[Ｊ].ＢｉｏｍｅｄＰｈａｒｍａｃｏｔｈｅｒꎬ２０１７ꎬ９３:９６９￣７５.[２０]㊀ＬＩＵＦꎬＳＯＮＧＤꎬＷＵＹꎬｅｔａｌ.ＭｉＲ￣１５５ｉｎｈｉｂｉｔｓｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎａｎｄｉｎｖａｓｉｏｎｂｙｄｉｒｅｃｔｌｙｔａｒｇｅｔｉｎｇＰＤＣＤ４ｉｎｎｏｎ￣ｓｍａｌｌｃｅｌｌｌｕｎｇｃａｎｃｅｒ[Ｊ].ＴｈｏｒａｃＣａｎｃｅｒꎬ２０１７ꎬ８(６):６１３￣９.[２１]㊀陈蓓蓓ꎬ马睿玲ꎬ孙少伯ꎬ等.当归对自发性高血压大鼠心肌ｍｉＲ￣１２２的影响及其生物信息学分析[Ｊ].中国动脉硬化杂志ꎬ２０１６ꎬ２４(４):３４５￣４９.[２２]㊀ＬＩＸꎬＴＩＡＮＦꎬＷＡＮＧＦ.Ｒｈｅｕｍａｔｏｉｄａｒｔｈｒｉｔｉｓ￣ａｓｓｏｃｉａｔｅｄｍｉ￣ｃｒｏＲＮＡ￣１５５ｔａｒｇｅｔｓＳＯＣＳ１ａｎｄｕｐｒｅｇｕｌａｔｅｓＴＮＦ￣αａｎｄＩＬ￣１βｉｎＰＢＭＣｓ[Ｊ].ＩｎｔＪＭｏｌＳｃｉꎬ２０１３ꎬ１４(１２):２３９１０￣２１.(本文编辑:蒋湘莲)。
葡萄miR159家族生物信息学分析及靶基因预测分析
江西农业学报2018,30(2):21~25 Acta Agriculturae Jiangxihttp://w w w. j xnyxb.c.om DOI:10.19386/ki.jxnyxb.2018.02.05葡萄miR159家族生物信息学分析及靶基因预测分析葛金涛，王丽丽，赵统利，刘兴满*(江苏省连云港市农业科学院，江苏连云港222000)摘要：为了研究葡萄m iR159基因家族在葡萄生长发育过程中发挥的作用，利用生物信息学工具和方法，对葡萄m iR159家族成员进行了基因定位、前体序列二级结构预测、成熟序列保守性分析、靶基因及其功能预测以及系谱进化分析。
结果显示：在葡萄m iR159家族成员中况159a和况1596两个成员均分布在染色体15上，况159c分 布在染色体17上；葡萄m iR159家族成员基本上符合进化规律；葡萄m iR159家族成员的前体均可形成穗定的茎环结构，且其成熟序列都产生于其前体茎环结构的5^端臂上，其碱基序列保守性较高；葡萄m iR159家族对应的靶基因主要有两个（GSV7VT010******** 与 GSV7VT010********)，经 BLAST 分析，主要为GAMYB 转录因子家族。
关键词：葡萄；m iR159;基因家族；分子进化；靶基因预测中图分类号：S663.1 文献标志码：A 文章编号= 1001-8581(2018)02-0021-05Bioinformatics Analysis of miR159 Family and Predictionof Its Target Genes in Grape ( Vitis vinifera)GE Jin-tao，WANG Li-li，ZHAO Tong-li，LIU Xing-m an*(Lianyungang Academy of Agricultural Sciences in Jiangsu Province，Lianyungang 222000，China) Abstract：In order to understand the functions of miR159 gene family in the growth and development of grape ( Vitis vinifera) ，the author used the bioinlonnatics tools and methods to analyze or predict the gene m apping，the secondary structure of precursor sequences，the conservatism of mature sequences，the target genes and their functions，and the phylogenetic tree of miR159 family members in grape. The results showed th at：among the members of miR159 family in grape，both vvi-miR'159a and vvi-miR159b were distributed on chromosome 15，while vvi-miR'159c was distributed on chromosome 17. The phylogenetic analysis indicated that the miR159 family members in grape accorded with the evolution law basically. The precursors of miR159 family members in grape all could form stable secondary stem-loop structure，their mature sequences all were generated at 5'end arm of the stem-loop structure of precursors，and the bases of mature sequences were highly conserved. It was predicted that the target genes of miR159 family in grape mainly included GSVIVT010********and G5V/Vr010********，which mainly belonged to GAMYB transcription-factor family by BLAST analysis.Key words：G rape；m iR159; Gene family；Molecular evolution；Prediction of target gene微小RNA(MicroRNAs)是一类非编码小分子RNA，无论在植物还是动物的生长发育过程中都发挥着重要的调控作用⑴。
《2024年MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究进展》范文
《MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究进展》篇一一、引言MicroRNA（miRNA）是一类内源性的、非编码的小RNA分子，它们在生物体内发挥着重要的调控作用。
近年来，随着生物信息学和分子生物学技术的不断发展，对于miRNA靶基因的寻找及鉴定成为了研究热点。
本文旨在探讨MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法的研究进展，为相关研究提供参考。
二、miRNA靶基因的寻找方法1. 生物信息学方法生物信息学方法是通过计算机软件和算法，对已知miRNA 序列进行预测和分析，从而找出潜在的靶基因。
目前常用的软件包括miRanda、TargetScan等。
这些软件利用已知的miRNA与靶基因之间的互补配对规则，通过分析序列的保守性、序列的匹配程度等因素，预测出潜在的靶基因。
2. 实验方法实验方法主要包括基因表达谱分析、荧光素酶报告实验等。
基因表达谱分析是通过比较miRNA表达水平与靶基因表达水平之间的关系，找出潜在的靶基因。
荧光素酶报告实验则是通过构建含有特定miRNA结合位点的荧光素酶报告载体，测定其活性变化来鉴定miRNA的靶基因。
三、miRNA靶基因的鉴定方法1. 分子克隆技术分子克隆技术是通过构建含有miRNA结合位点的基因片段，将其克隆到表达载体中，通过在细胞内表达并检测其表达水平变化来鉴定miRNA的靶基因。
这种方法可以直接观察miRNA对靶基因的表达调控作用。
2. 基因敲除技术基因敲除技术是通过将特定基因敲除或沉默，观察其对细胞或生物体表型的影响，从而确定该基因是否为miRNA的靶基因。
这种方法可以直接验证miRNA与靶基因之间的相互作用关系。
四、研究进展近年来，随着生物信息学和分子生物学技术的不断发展，对于miRNA靶基因的寻找及鉴定方法也在不断进步。
目前，研究人员已经发现了大量的miRNA靶基因，并通过多种方法进行了验证。
同时，一些新的技术和方法也在不断涌现，如高通量测序技术、CRISPR/Cas9基因编辑技术等，这些技术为miRNA靶基因的研究提供了更加准确和高效的手段。
《2024年MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究进展》范文
《MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究进展》篇一一、引言随着后基因组时代的到来，MicroRNA（miRNA）作为一类重要的非编码小分子RNA，在生物体内发挥着重要的调控作用。
近年来，关于miRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究取得了显著的进展。
本文旨在综述当前miRNA靶基因寻找及鉴定方法的研究进展，并探讨其未来的发展趋势。
二、miRNA靶基因的重要性miRNA通过与靶基因的3'非翻译区（UTR）结合，调控基因的表达，从而在多种生物学过程中发挥关键作用，包括细胞增殖、凋亡、分化以及疾病的发生发展等。
因此，寻找和鉴定miRNA 的靶基因对于理解生物体的生命活动和疾病的发生机制具有重要意义。
三、miRNA靶基因的寻找方法1. 生物信息学方法：生物信息学方法是通过计算机算法预测miRNA的靶基因。
目前，已经开发了多种在线数据库和软件工具，如TargetScan、miRanda等，这些工具基于miRNA与靶基因的结合序列、序列保守性以及其他生物信息学特征进行预测。
2. 实验方法：（1）报告基因法：通过构建含有miRNA结合位点的报告基因载体，检测miRNA对报告基因表达的影响，从而确定靶基因。
（2）突变验证法：通过突变靶基因的3'UTR区域的miRNA 结合位点，观察对miRNA功能的影响，验证其是否为真正的靶基因。
（3）免疫共沉淀法：利用免疫共沉淀技术，将与miRNA结合的mRNA富集并鉴定，从而找到miRNA的靶基因。
四、miRNA靶基因的鉴定方法1. 荧光素酶报告实验：通过构建包含miRNA结合位点的荧光素酶报告载体，检测荧光素酶活性变化，从而验证miRNA与靶基因的结合情况。
2. 蛋白质印迹法：通过蛋白质印迹技术检测靶基因表达水平的变化，验证miRNA对靶基因的调控作用。
3. 芯片技术：利用芯片技术对miRNA和靶基因的表达进行大规模的检测和分析，从而找到与特定疾病或生物学过程相关的miRNA和靶基因。
mirna靶基因验证方法
mirna靶基因验证方法（实用版3篇）《mirna靶基因验证方法》篇1miRNA 靶基因验证方法通常包括以下步骤：1. 预测miRNA 的靶基因：使用现有的数据库（如Tarbase、miRWalk、TargetScan、miRanda、RNAhybrid、TargetFinder、miRcode、miRDB、RNA22 等）来预测miRNA 的靶基因。
这些数据库可以根据miRNA 的序列信息和基因组信息，预测miRNA 可能的靶基因。
2. 实验验证：使用荧光素酶报告基因系统或双荧光素酶报告基因系统进行实验验证。
这些系统通常包括将miRNA 靶基因的3"UTR 区域克隆到报告基因载体中，然后通过转染细胞并检测荧光素酶活性来评估miRNA 与靶基因的结合情况。
其中，双荧光素酶报告基因系统可以同时检测两个荧光素酶的活性，从而更加准确地评估miRNA 与靶基因的相互作用。
3. 基因敲除或过表达实验：通过基因敲除或过表达实验来验证miRNA 的靶基因。
这些实验可以通过CRISPR/Cas9 技术、基因敲除小鼠或过表达miRNA 靶基因等方式进行。
4. 蛋白质组学和RNA 组学分析：通过蛋白质组学和RNA 组学分析来验证miRNA 的靶基因。
这些技术可以检测miRNA 靶基因的表达水平和蛋白质水平是否受到miRNA 的调节。
综上所述，miRNA 靶基因验证方法包括预测、实验验证、基因敲除或过表达实验以及蛋白质组学和RNA 组学分析等多种方式。
《mirna靶基因验证方法》篇2miRNA 靶基因验证方法通常包括以下步骤：1. 预测miRNA 的靶基因：使用现有的数据库（如Tarbase、miRWalk、TargetScan、miRanda、RNAhybrid、TargetFinder、miRcode、miRDB、RNA22 等）来预测miRNA 的靶基因。
这些数据库通常基于不同的算法和方法，例如基于种子序列的搜索、基于Eukaryotic Initiation Factor 2α(eIF2α) 的搜索、基于RNA 结构预测的搜索等。
《2024年MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究进展》范文
《MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法研究进展》篇一一、引言MicroRNA（miRNA）是一类内源性的、非编码的小RNA分子，它们在生物体内起着重要的调控作用，通过与靶基因的mRNA进行碱基互补配对，进而抑制基因的表达。
随着基因组学和生物信息学的发展，miRNA靶基因的寻找及鉴定方法日益受到研究者的关注。
本文旨在探讨当前MicroRNA靶基因的寻找及鉴定方法的研究进展。
二、MicroRNA靶基因的寻找方法1. 生物信息学预测法生物信息学预测法是当前最常用的miRNA靶基因寻找方法。
通过分析miRNA与mRNA的序列互补性，结合各种算法和软件，如TargetScan、miRanda、PicTar等，可以预测出潜在的miRNA 靶基因。
这些算法的准确性和灵敏度随着技术的发展而不断提高，使得预测的靶基因更为精确。
2. 基因芯片技术基因芯片技术可用于检测特定细胞或组织中miRNA的表达情况，结合已知的miRNA序列，可确定哪些基因可能是miRNA 的潜在靶基因。
此技术具有高通量、高灵敏度的特点，为大规模筛选miRNA靶基因提供了可能。
3. 报告基因法报告基因法是一种通过构建含有miRNA靶位点的报告基因载体，检测miRNA对报告基因表达的影响，从而确定miRNA的靶基因的方法。
此方法具有较高的灵敏度和特异性，但操作相对复杂。
三、MicroRNA靶基因的鉴定方法1. 荧光素酶报告实验荧光素酶报告实验是一种常用的鉴定miRNA靶基因的方法。
通过构建含有miRNA靶位点的荧光素酶报告载体，检测miRNA 对荧光素酶活性的影响，从而确定miRNA的靶基因。
此方法具有较高的准确性和灵敏度。
2. 突变体分析突变体分析是通过构建miRNA靶位点的突变体，观察突变后对miRNA调控的影响，从而确定miRNA的靶基因。
此方法可以验证生物信息学预测结果的准确性。
3. 蛋白质印迹法蛋白质印迹法是一种通过检测蛋白质表达水平的变化来确定miRNA靶基因的方法。
靶基因结合位点预测
靶基因结合位点预测
靶基因结合位点预测是生物信息学中的一个重要领域，主要涉及到基因表达和调控的研究。
在这个过程中，研究者通常会使用生物信息学工具和数据库来预测特定蛋白质（如转录因子、miRNA等）与DNA序列的结合位点。
以miRNA为例，miRNA通过与mRNA的3'-UTR（3'非翻译区）结合来调控基因表达。
因此，预测miRNA 的靶基因及其结合位点对于理解miRNA的功能和机制至关重要。
目前，有许多在线数据库和工具可用于预测miRNA的靶基因，如TargetScan、miRDB、PicTar等。
TargetScan是一款常用的miRNA靶基因预测软件，它基于miRNA与mRNA之间的互补性、保守性、热力学稳定性等因素来预测靶基因。
用户可以通过输入特定的miRNA或基因名称来查询潜在的靶基因及其结合位点。
除了TargetScan外，还有其他一些工具和方法可用于靶基因结合位点的预测。
例如，基于机器学习的方法可以通过训练大量的数据来预测miRNA与mRNA之间的相互作用。
此外，还有一些实验方法可以用于验证预测的靶基因和结合位点，如荧光素酶报告基因实验、RNA免疫沉淀等。
总的来说，靶基因结合位点预测是一个复杂的过程，需要综合考虑多种因素。
通过利用生物信息学工具和实验方法，我们可以更好地理解基因表达和调控的机制，为生物医学研究提供有力支持。
教你玩转miRNA靶基因及其结合位点的预测
教你玩转miRNA靶基因及其结合位点的预测本文授权转载自科研小助手研究miRNA的都清楚miRNA靶基因预测的重要性，之前的文章《最全miRNA数据库》介绍了miRNA研究数据库大全，今天就为大家挑选几个常用的数据库介绍一下其使用方法。
这些数据库一般是通过预测miRNA种子区与mRNA的结合情况来预测靶基因。
种子区（seedregion）指的是miRNA上进化最为保守的片段，从第2个到第8个核苷酸，通常与mRNA 3’-UTR上的靶位点完全互补。
每个数据库都有自己独特的一套规则，但主要遵循以下几个基本原则：miRNA与其靶位点的互补性；miRNA 靶位点在不同物种之间的保守性；miRNA-mRNA双链之间的热稳定性；miRNA 靶位点处不应有复杂的二级结构等。
当然，具体允许有多少个错配，哪里有错配，这就因数据库而异了。
当然，这种预测也并不是完全正确的，因为动物miRNA:mRNA双链往往含有错配、缺口或凸出，因此，预测并不一定是准确的。
不过，对于分值最高的匹配，后续实验的成功率还是挺高的。
以下便是人们常用的miRNA靶点预测工具及其使用方法。
植物miRNA靶基因预测psRNATarget网址：/psRNATarget/该网址有三种模式可以选择：载入miRNA的信息预测其靶基因；载入一个基因预测miRNA；同时载入miRNA和基因预测结合情况。
我们将拟南芥的miRNA: ath-miR156a-5p Fasta格式序列输入，cDNA选择拟南芥最新数据库，点击Upload&Submit：>ath-miR156a-5pMIMAT0000166UGACAGAAGAGAGUGAGCAC结果就是酱紫的：动物靶基因预测动物靶基因预测数据库比较多，我们只挑选几个最常用的介绍一下。
TargetScan网址：/vert_71/TargetScan（）由麻省理工学院的Benjamin Lewis等人在2003年开发，它通过搜索与每个miRNA的种子区匹配的保守位点而预测miRNA的靶基因。
has-miR-155-5p靶基因预测及其生物信息学分析
3.has-miR-155-5p靶基因预测及其生物信息学分析 [J], 唐乖;龙鼎新;
4.人类miR-146a-5p靶基因预测及生物信息学分析 [J], 王道;朱洪怡;楚毅
has-miR-155-5p靶基因预测及其生物信息学分析
唐乖;龙鼎新
【期刊名称】《中南医学科学杂志》
【年(卷),期】2018(046)002
【摘 要】深入了解miR-155-5p参与的生命过程和疾病类型,为后续的功能研究提供理论依据.对miR-155-5p进行生物信息学分析发现,已知的其成熟序列在不同物种间高度保守;基因本体论(GO)分析发现其分子功能显著富集于杂环化合物结合、核酸结合等,生物学过程主要富集于细胞大分子代谢、生物调节和有机物代谢等;京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析发现其显著富集于癌症通路、MAPK和FoxO信号通路等.分析结果表明miR-155-5p通过调控靶基因在人类生命活动和疾病发生发展过程中起重要作用,尤其是作为癌症早期诊断和预后的生物标志值得进一步研究.
【总页数】6页(P113-118)
【作 者】唐乖;龙鼎新
【作者单位】南华大学公共卫生学院,湖南衡阳421001;南华大学公共卫生学院,湖南衡阳421001
【正文语种】中 文
【中图分类】R111
【相关文献】
1.油菜miR169基因家族的生物信息学分析及靶基因预测 [J], 阮先乐;王俊生;刘红占;陈良兵;赵锦慧
5.hsa-miR-125a的靶基因预测及生物信息学分析 [J], 杨一秋;李兰;赵娜;解继胜
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microRNA靶基因功能一致性分析的开题报告
microRNA靶基因功能一致性分析的开题报告
一、研究背景
microRNA（miRNA）是一类长度约20-24个核苷酸的非编码小 RNA，可以通过
与特定的miRNA靶基因相互作用进而调控靶基因转录和翻译过程，从而影响生物发育、生长、转化以及许多疾病的发生发展。
近年来，各种研究表明，miRNA靶基因的功能
一致性分析是研究miRNA调控生物进化和生命过程的一个重要手段。
二、研究目的
本课题旨在运用大数据分析技术，研究miRNA靶基因功能一致性分析，并探讨
其在生物进化、生命过程和疾病发生发展中的作用。
三、研究内容
1.建立miRNA靶基因功能数据库，包括miRNA靶基因调控网络、miRNA靶基因表达情况以及miRNA靶基因的功能注释。
2.利用生物信息学分析方法，分析miRNA靶基因的功能一致性，探讨不同物种、组织和疾病状态下miRNA靶基因的不同调控机制和作用。
3.建立miRNA靶基因调控网络，预测和验证miRNA靶基因的作用机制。
四、研究意义
1.揭示miRNA靶基因的调控机制和生物学功能，进一步探究miRNA调控生物进
化和生命过程的作用。
2.可以为生物医学研究提供新的思路和方法，特别是在疾病预防、诊断、治疗和药物研发方面具有重要意义。
3.为深入理解miRNA靶基因的演化关系、基因调控网络的建立等方面提供新的
方法和手段。
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研究报告doi:10．3969／j．issn．1009－0002．2010．02．008miR－15a靶基因的预测及生物信息学分析张菁1，2，邹淑雪3，张茂林2，关振宏2，段铭21．湖南农业大学动物医学院，湖南长沙410128；2．人兽共患病研究教育部重点实验室，吉林大学人兽共患病研究所，吉林长春130062；3．吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春130012［摘要］目的：对目前研究较为广泛的miR－15a的靶基因进行预测及相关生物信息学分析，以期为miR－15a靶基因的实验验证提供数据支持，并为深入研究miR－15a的调控机制及生物学功能奠定基础和提供理论指导。
方法：选择TargetScan5．1与PicTar两种计算方法预测miR－15a的靶基因的交集作为分析的基因集合，分别进行GO注释描述、GO富集分析和生物通路富集分析。
结果与结论：预测靶基因集合分别富集在转录调控、蛋白质修饰、细胞周期等生物学过程和蛋白激酶活性等分子功能上（P＜0．01）；经典miR－15a预测靶基因集合显著富集于KEGG通路数据库中的Wnt信号通路、细胞周期和p53信号通路等5个信号转导通路及前列腺癌、慢性髓细胞性白血病、黑素瘤等7个疾病通路中（P＜0．05）。
［关键词］miRNA；靶基因；生物信息学［中图分类号］Q811．4［文献标识码］A［文章编号］1009－0002(2010)02－0179－05 Bioinformatics Analysis and Prediction of miR－15a Target Genes ZHANG Jing1,2,ZOU Shu－Xue3,ZHANG Mao－Lin2,GUAN Zhen－Hong2,DUAN Ming21．College of Veterinary Medicine,Hunan Agricultural University,Changsha410128;2．Key Laboratory of Zoonoses, Ministry of Education,Institute of Zoonoses,Jilin University,Changchun130062;3．College of Computer Science and Technology,Jilin University,Changchun130012;China［Abstract］Objective:The bioinformatics software and database were applied to predict and analyze target genes of miR－15a,in order to lay foundation and provide theoretical basis for experiments．Methods:TargetScan5．1and PicTar algorithm were used to predict target genes of miR－15a,and the intersection of the two results as gene set was analyzed by GO annotation,GO overrepresentation and pathway overrepresentation．Result＆Conclusion:The gene set mainly existed in post－translational protein modification,cell cycle and protein amino acid phosphorylation （GO biology process,P＜0．01）;and protein kinase activity（GO molecular function,P＜0．01）．In KEGG pathway,the gene set mostly existed in Wnt signaling pathway,cell cycle,p53signaling pathway,etc（signal transduction path-way,P＜0．05）;and prostate cancer,chronic myeloid leukemia,melanoma,etc（human diseases pathway,P＜0．05）．［Key words］miRNA;target gene;bioinformaticsmicroRNA（miRNA）是一类约22nt的非编码小分子RNA，通过与mRNA3＇端非翻译区不精确互补配对而裂解mRNA或抑制翻译起始，对细胞分化、增殖、凋亡、致癌、抑癌、内分泌激素的分泌等诸多生物学过程进行调节[1－5]。
但目前为止，仍有很多miRNA的功能还不清楚，原因在于已经确定的miRNA靶基因数量有限，而且miRNA靶基因的预测与鉴定难度较大。
因此，准确快速地预测并鉴定miRNA靶基因，对研究miRNA的生物学功能具有十分重要的意义。
miR－15a定位于人染色体的13q14，已有的研究表明其可以通过靶向bcl2、ccnd1和wnt3a等基因，参与细胞增殖调控和抑制肿瘤发生[6－9]，但其调控机制及生物学功能值得进一步展开研究。
随着生命科学研究的深入，对于单个基因的功能、作用机理，以及相互关联基因的信号转导通路业已积累了越来越多的知识。
我们综合多种miRNA靶基因的预测结果，通过数据整合和应用系统生物学分析方法，进一步挖掘数据中的生物学知识，并进行系统分析整理，以期为miR－15a靶基因的实验鉴定及其生物学功能研究提供数据支持和理论指导。
［收稿日期］2009－09－14［基金项目］国家自然科学基金（30800823）［作者简介］张菁（1979－），女，硕士［通信作者］段铭，（E－mail）duanmingjxdx2000＠163．com表1miR－15a预测靶基因GO生物学过程分类结果GO号GO生物学过程注释P值基因数量(％)基因7156 32502 16337 7275 48856 7399 6464 48731 3002 43412 43687 7389 7049 10324 16193 6468 4585979 21987homophilic cell adhesiondevelopmental processcell－cell adhesionmulticelluar organsimal developmentanatomical structure developmentnervous system developmentprotein modification processsystem developmentregionalizationbiopolymer modificationpost－translational protein modificationpattern specification processcell cyclemembrane invaginationendocytosisprotein amino acid phosphorylationregulation of protein kinase activityregulation of cyclin－depent protein kinase activitycerebral cortex developmant2．16E－083．29E－088．71E－071．03E－061．86E－062．87E－064．69E－065．90E－069．56E－061．66E－054．08E－056．39E－057．43E－051．03E－041．03E－041．16E－041．18E－041．24E－041．26E－0417（4．9％）106（30．9％）21（6．1％）83（24．1％）71（20．6％）37（10．7％）57（16．6％）63（18．3％）11（3．2％）57（16．6％）44（12．8％）12（3．4％）31（9．0％）13（3．7％）13（3．7％）30（8．7％）16（4．6％）7（2．0％）3（0．8％）pcdha6，pcdha7，ret，pcdha8，pcdha2，pcdha3，pcdha4，pcdha5，pcdh9，pcdha1等snf1lk，casr，plxna2，wnt3a，tbp，bdnf，hoxc8，pappa，wwp1，col12a1，spred1等pcdha6，pcdha7，ret，cdk5r1，pcdha8，pcdha2，pcdha3，pcdha4，pcdha5，nlgn1等nrp2，pcdha6，pcdha7，casr，snf1lk，pcdha8，fgf7，pcdha2，plxna2，pcdha3等nrp2，pcdha6，pcdha7，casr，pcdha8，fgf7，pcdha2，pcdha3，wnt3a，ezh1等nrp2，pcdha6，pcdha7，cdk5r1，pcdha8，pcdha2，pcdha3，wnt3a，pcdha4，pcdha5等snf1lk，tmem189－ube2v1，nuak1，ppp2r5c，rnf217，lats2，map3k4，pskh1，wwp1，tlk1等nrp2，pcdha6，pcdha7，casr，pcdha8，fgf7，pcdha2，pcdha3，wnt3a，pcdha4等acvr2a，crkl，hoxc11，btg2，wnt3a，otx1，cyp26b1，ptch1，dll1，wnt7a，bmpr1asnf1lk，tmem189－ube2v1，nuak1，ppp2r5c，rnf217，lats2，map3k4，pskh1，wwp1，tlk1等ppp6c，snf1lk，tmem189－ube2v1，nuak1，ppp2r5c，rnf217，chek1，lats2，map3k4，pskh1等acvr2a，crkl，hoxc11，btg2，wnt3a，otx1，cyp26b1，smad5，ptch1，dll1，wnt7a，bmpr1accnt2，kif23，ppp6c，pam，snf1lk，e2f3，btrc，e2f7，chek1，als2cr2等synj1，lrp1b，pi4kb，elmo2，adrb2，ap2a1，vamp7，igf2r，lrp6，trip10，ap1gbp1，sh3gl2，ghrsynj1，lrp1b，pi4kb，elmo2，adrb2，ap2a1，vamp7，igf2r，lrp6，trip10，ap1gbp1，sh3gl2，ghrsnf1lk，nuak1，chek1，lats2，map3k4，pskh1，snrk，tlk1，pctk2，akt3等ccnt2，ppp2r1a，cdk5r1，nf1，chek1，als2cr2，pdcd4，lats2，cdc25a，card10等ccnt2，cdk5r1，ccnd1，ccnd2，chek1，cdc25a，lats2nf1，pex13，pafah1b11材料与方法1．1数据来源选择TargetScan5．1（http:／／www．targetscan．org）和PicTar（http:／／pictar．mdc－berlin．de／）两种计算方法预测miR－15a的靶基因，将其结果的交集作为进一步分析的基因集合。