miRNA靶基因預測

與miRNA基因預測相比,靶基因的預測具有更大的難度. 因為目前已知的miRNA靶基因數(shù)量非常有限,不能為預測提供充足的依據(jù),而且對預測的候選基因的鑒定步驟相對繁瑣,很難實現(xiàn)高通量和規(guī)?；? 從已知的miRNA與靶基因的相互作用中,人們得出miRNA5′端的2～8 個核苷酸幾乎無一例外地與靶mRNA 3′端UTR 區(qū)*互補. 因此,這一特點被各種靶基因預測方法廣泛采用. 同時,結(jié)合miRNA與靶基因形成二聚體的熱力學穩(wěn)定性和二級結(jié)構(gòu)分析軟件,如MFold、RNAFold 和RNAhybrid ,以及miRNA的3′端與靶基因的互補情況等,作為其它限制條件來進行miRNA靶基因預測. 目前,不同研究小組已開發(fā)多個miRNA靶基因預測軟件,主要

有以下幾種:

TargetScan

TargetScan 是Lewis 等 開發(fā)的用來預測哺乳動物miRNA靶基因的軟件,是zui早出現(xiàn)的miRNA靶基因預測軟件之一. 它提供網(wǎng)絡實時服務,至今仍是使用頻率zui高的miRNA靶基因預測軟件. 它基于在mRNA的3′非編碼區(qū)搜索與miRNA的5′端第2～8 個核苷酸( 被稱為“種子”序列) *互補的序列, 并以RNAFold 軟件計算結(jié)合位點的熱力學穩(wěn)定性,zui后得到評分zui高的mRNA 序列. 其的版本TargetScanS 采用了改進的算法:以腺苷酸之后的長度為6 個核苷酸的序列作為“種子”進行掃描,并且要求這段序列定位于保守區(qū)內(nèi),而其旁側(cè)序列的保守性相對較低. 此外,TargetScanS 不需要計算配對區(qū)的自由能,使靶基因的搜索范圍進一步縮小.

miRanda

miRanda 為Enright 和John 等編寫,可用于線蟲和人miRNA靶基因的預測. miRanda 主要強調(diào)miRNA與靶基因連接位點的進化保守性,亦偏重于以miRNA 的5′端序列搜索靶基因, 并仍然采用RNAFold 計算熱力學穩(wěn)定性. 該算法的預測結(jié)果覆蓋了10 個已驗證miRNA靶基因中的9 個,其假陽性率估計為24 %～39 %.

DIANA2MicroT

DIANA2MicroT 是Kiriakidou 等編寫的一種特殊的miRNA靶基因預測軟件. 它主要針對含單一miRNA結(jié)合位點的靶基因,除了要與miRNA 5′端“種子”序列配對外,還要與miRNA的3′端配對,并要求配對序列中央有“囊泡”存在,即靶基因上miRNA結(jié)合位點中央未與miRNA互補序列所形成的泡狀結(jié)構(gòu). 該軟件在線蟲中的預測結(jié)果,成功對應了多個已驗證的miRNA 靶基因.

PicTar

PicTar 是Krek 和Grum 編寫的一種更為的miRNA 靶基因預測方法,可以在脊椎動物、線蟲和果蠅中預測小rna 的靶基因. 它不但預測了含單個miRNA 結(jié)合位點的靶基因,而且預測了多個小RNA協(xié)同作用的靶基因,即靶基因含有多個不同miRNA 結(jié)合位點 . PicTar 使用復雜的智能配對算法,以篩選物種間高度保守的miRNA 結(jié)合位點,并充分考慮了miRNA 的協(xié)同表達性. 作者通過PicTar 預測的13 個靶基因,經(jīng)生物學實驗驗證了7 個,該算法總的預測結(jié)果覆蓋了9 個已通過體內(nèi)實驗驗證miRNA 靶基因中的8 個. 估計其假陽性率為30 % ,具有不錯的前景.