利用小RNA深度测序数据及相应的信息识别灵长类动物microRNA

目前用于全基因组microRNAmiRNA)的预测主要是基于BLAST工具,但会产生大量的假阳性现象。东南大学生物科学与医学工程学院孙啸教授团队合作湖南科技大学生命科学学院和的研究人员描述了一个识别几个灵长类动物的同源的miRNA前体相关信息的有效的方法。一些已经通过小核糖核酸高通量测序数据验证了。这种方法使用线性信息和实验验证人类的miRNA,并结合现有的算法和工具对其它五类灵长类动物的pre-miRNA进行识别。首先,研究人员在miRNA尚未报道的狨猴中确定了929个潜在的miRNA前体。然后,在其他灵长类动物预测miRNA,成功地在大多数发表的miRNA的发现中,分别重新确定了黑猩猩、大猩猩、猩猩和猕猴中721979650639个潜在miRNA前体。此外,在四个灵长类动物miRNA的转录组进行了重新分析和新的预测通过小RNA测序数据支持miRNAs。最后,研究人员分析了这些被验证的miRNA的潜在功能并探讨了一些感兴趣的miRNA的基因调控元件和转录因子。结果表明,研究人员提出的方法可以有效地识别新的miRNA和由小RNA测序数据支持的miRNA可能在神经系统中的作用。该研究刊登在20146月的《 Molecular Sciences》杂志上。

参考文献:

Identification of Novel MicroRNAs in Primates by Using the Synteny Information and Small RNA Deep Sequencing Data. Zhidong Yuan,et al. Molecular Sciences. 2014 Jun.

作者简介:

孙啸:东南大学生物科学与医学工程学院教授,江苏省生物医学工程学会生物信息学专业委员会主任。清华973国家重点基础研究发展计划项目《基于新一代测序的生物信息学理论与方法》第一课题组学术骨干。主要从事生物信息学研究。

刘宏德 :就职于东南大学生物科学与医学工程学院,主要从事生物信息学研究。    

袁志栋:湖南科技大学生命科学学院副教授,主要从事生物信息学研究。