基于生物信息學(xué)的病毒候選pre-miRNA的預(yù)測(cè)及其平臺(tái)的建立.pdf

1、miRNA 是一類長度約為22nt的小分子RNA，它們的前體pre-miRNA來源于基因組編碼的莖環(huán)結(jié)構(gòu)，成熟的miRNA通過堿基配對(duì)的方式與靶mRNA結(jié)合，從而調(diào)節(jié)靶mRNA的表達(dá)。miRNA主要參與基因轉(zhuǎn)錄后的調(diào)控，它們可能是編碼生命活動(dòng)的重要調(diào)控元件。因此，對(duì)miRNA的研究有助于我們了解基因組中非蛋白質(zhì)編碼區(qū)中蘊(yùn)含的重要的生命功能活動(dòng)信息。 生物信息學(xué)作為一門新興的邊緣學(xué)科，結(jié)合了計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的內(nèi)容，近

2、年來發(fā)展非常迅速。由于基因組數(shù)據(jù)迅速膨脹，傳統(tǒng)的基于實(shí)驗(yàn)的發(fā)現(xiàn)miRNA或其前體的方法遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上步伐。因此，通過生物信息學(xué)的分析方法從海量的基因組數(shù)據(jù)中迅速搜索出可能的miRNA，就顯得極為迫切。 目前發(fā)現(xiàn)的病毒編碼的 miRNA 序列的保守性很差。smaloop 算法不是基于序列保守性來進(jìn)行搜索的，而是使用類似BLAST的啟發(fā)式搜索。因此srnaloop比較適用于在大規(guī)模的基因組序列中迅速搜索出病毒的候選pre-miRNA。

3、 本研究在srnaloop算法的基礎(chǔ)上，新增加了莖上堿基配對(duì)率這一參數(shù)，并且增加了4個(gè)過濾功能模塊(編碼序列過濾，GC含量過濾，低復(fù)雜序列過濾，重疊序列過濾)，從而形成了本研究的新算法。與原smaloop相比較，該算法在搜索Epstein-Barr virus (EBV) 的候選 pre-miRNA 時(shí)，搜索結(jié)果的靈敏性不變，但特異性卻提高了1倍。 本研究還分析了算法中的4個(gè)參數(shù)(發(fā)夾結(jié)構(gòu)總長、環(huán)長、打分值、莖上堿基配對(duì)率

4、)與4個(gè)過濾功能模塊各自對(duì)搜索結(jié)果的靈敏性和特異性的影響。然后，本研究深入分析搜索EBV得到的45條候選pre-miRNA在基因組中的位置，從而得到6條可能性最大但目前還沒有實(shí)驗(yàn)證明的pre-miRNA。最后本研究利用Perl和PHP語言編寫了一個(gè)界面簡單并且操作方便的網(wǎng)上預(yù)測(cè)平臺(tái)——Viral Candidate pre-miRNA Predictor。該平臺(tái)的 Web 地址為：http：//bioinfo．sysu．edu．cn/m