非编码miRNA的简单了解

刘小泽写于18.12.15

本来不知道要写点什么,但是想起来自己一直接触的都是编码的RNA,对于大部分非编码RNA的还不了解,于是借着这次机会先稍微了解一下miRNA。感觉学习任何东西都是如此,先有个印象,不至于别人提到了它,自己却还一脸懵。学习不是一蹴而就,都是渐进式的过程,这次有个印象,下次说不定看文献看到就不陌生,再下次就开始看看里面有什么可以分析的内容。嗯,就是这样!

先看看什么是miRNA

miRNA是真核生物中的一类内源性的具有调节基因表达功能的非编码RNA,长度为20-25nt(这里注意nt和bp的区别: 我自己之前就总是搞混,bp就是base pair,成对的碱基,大多出现在DNA中;nt为核苷酸的简写,对于单链的RNA来讲,就是用nt来描述啦)。成熟的miRNA是由较长的初级转录产物经过一系列的核酸酶剪切加工形成。至于作用嘛,就是合成后再组装进RNA诱导的沉默复合体(RNA-Induced Silencing Complex, RISC),通过碱基互补配对的方式识别靶mRNA【根据互补程度的不同指导RISC降解靶RNA或者阻遏靶RNA的翻译】(来自:DOI: 10.1038/ncb0309-228 )

一般来讲主要有这几个特点:

  • 目前超过80%的miRNA长度在21-23nt之间
  • 含有能形成茎环结构的前体【其中动物的前体大小在60-80nt之间,植物变化范围比较大,在几十到几百nt】
  • 成熟的miRNA在5‘有一个磷酸基团,3’有羟基,可以和上游或者下游的序列不完全配对形成茎环结构
  • 在基因组中有多种存在形式,包括单拷贝、多拷贝、基因簇等,位置大多在基因间区(说明它们的转录是独立于其他基因的,有自己的一套调控机制)
  • 大多数miRNA是从前体的一条臂上加工而来的,大部分前体的两条臂可以分别产生一个miRNA
  • 生物发育的不同阶段,或者不同组织中,有不同的miRNA表达水平,可能miRNA参与了发育和行为变化的调控

miRNA的合成与功效?

纯粹的生物背景知识,可以从任何生物课本上学到

miRNA是1993年由哈佛的Lee等人在研究C.elegans 发现的

miRNA一般由RNA Pol II 转录,转录的最初产物是具有帽子结构和多聚核苷酸尾巴(poly-A)的pri-miRNA(300-10Kbp),再加工成具有茎环结构的前体pre-miRNA(70-90bp),再在Dicer酶切作用下将pre-miRNA的5‘和3’剪切掉,形成成熟miRNA。

对于哺乳动物来讲,pri-miRNA的处理是在核内,依靠microprocessor复合物进行的【复合物包括了RNase III enzyme Drosha, DGCR8(DiGeorge critical region-8)以及一个双链RNA结合蛋白组成】

miRNA一般在转录后调控方向研究较多,比如miRNA的5’端与mRNA的3‘UTR区域结合(即seed区域)【至少7个连续核苷酸完全结合配对时就会降解mRNA;部分配对会产生负调控,抑制mRNA翻译】 ,于是衍生出了靶基因预测的研究方向

关于靶基因预测

序列互补性

种子序列(seed)位于miRNA的5‘端第2-8nt,与靶基因的3’UTR是否可以形成配对,这个是判断miRNA靶基因的关键

保守性

miRNA的结合位点在多个物种之间如果有保守性,那么这个位点更可能是靶位点

热动力学

主要考察miRNA:target对形成的自由能,自由能越低,可能性越大

位点可结合性

考虑mRNA二级结构的影响

UTR碱基分布

miRNA结合位点在UTR区域的位置和相应位置的碱基分布

针对以上几点,开发许多的预测软件:

  • miRanda:最早的miRNA靶基因预测软件,对3‘UTR的筛选依据主要是序列匹配、miRNA与mRNA双链的热稳定性以及靶位点的跨物种保守性。选取每条miRNA相对的3’UTR中排名前10的基因,作为候选靶基因。如果多个miRNA对应一个靶位点,就根据贪婪算法选择得分最高并且自由能最低的那对
  • TargetScan:根据靶基因跨物种保守与miRNA-靶基因二聚体热力学特征开发。需要种子序列(2-8nt)和mRNA的3‘UTR完全互补,并且从种子序列向两侧延伸,直到遇到不能配对的碱基(允许G-U配对)
  • miTarget:基于对miRNA和靶基因的二聚体结构、热力学特性和miRNA与靶基因作用的碱基位置等参数,利用机器学习支持向量机,可以选择好的数据集,提取特异性高的参数,而不用考虑靶基因的跨物种保守性
  • PicTar:根据种子序列在靶位点识别及转录后调控的关键作用,将seed分为完全匹配的seed和不完全匹配的,同时对两类seed的miRNA与靶基因二聚体结合进行限制,降低假阳性率
  • RNAhybrid:根据miRNA和靶基因二聚体二级结构开发,本质是预测RNA二级结构的软件。它根据miRNA和靶基因间的结合探测最好的靶位点,不需要考虑靶基因的物种保守性

欢迎关注我们的公众号~_~  
我们是两个农转生信的小硕,打造生信星球,想让它成为一个不拽术语、通俗易懂的生信知识平台。需要帮助或提出意见请后台留言或发送邮件到Bioplanet520@outlook.com

Welcome to our bioinfoplanet!

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,376评论 6 491
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,126评论 2 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 156,966评论 0 347
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,432评论 1 283
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,519评论 6 385
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,792评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,933评论 3 406
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,701评论 0 266
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,143评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,488评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,626评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,292评论 4 329
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,896评论 3 313
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,742评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,977评论 1 265
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,324评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,494评论 2 348

推荐阅读更多精彩内容