miRNA是长度约20-25个核苷酸的内源性非编码RNA,通过与靶mRNA的3'非翻译区(3'UTR区域)互补配对抑制基因表达。人类基因组已鉴定出数万个miRNA,其异常表达与疾病密切相关,为疾病诊断标志物开发和靶向药物设计提供了新方向。
在miRNA与靶基因调控研究中,预测是重要的第一步。科研中通常先通过RNA-seq等高通量测序技术分析临床样本,获取差异表达的miRNA,再经实时荧光定量PCR验证筛选,得到最终差异miRNA用于后续研究来寻找其作用的下游靶基因,以探究miRNA的功能。已知差异表达miRNA时,可利用在线预测网站,预测与目的基因相互作用的miRNA及结合位点。
miRNA与靶基因研究流程图
本文小编会手把手教大家miRNA与mRNA结合位点进行预测的两个网站miRDB和TargetScan的操作流程
01miRNA的种子区
(1)概念:种子区是miRNA与靶基因结合的区域
(2)特点:miRNA与靶基因结合的位点目前主流认知是在miRNA的5端到3端的第2位到第8位之间的几个碱基也就是种子区,能够与靶基因存在碱基互补结合的关系,存在碱基互补配对的关系后,miRNA就能够和靶基因进行结合,从而影响靶基因的功能。这就是研究miRNA与靶基因基因关系研究的方式。
02miRDB和TargetScan网站的特点
1.miRDB网站
网站:miRDB - MicroRNA Target Prediction Database
(1) 针对miRNA与mRNA结合位点预测;
(2) 网站能对网站已收录的mRNA基因和miRNA进行预测;
(3) 预测已知miRNA与已知mRNA的结合位点的预测;
(4) 预测miRNA能够与哪些靶基因结合;
(5) 研究的目的基因能够与哪些miRNA结合;
(6) 该网站目前能够支持的物种包含人、小鼠、大鼠犬和鸡的miRNA与靶基因的预测。
2. TargetScan网站
网站:https://www.targetscan.org/vert_80/
(1) miRNA与mRNA结合位点预测,结合位点在mRNA的3'UTR区域;
(2) 网站收录物种有9种,包含人、小鼠、大鼠、黑猩猩、牛、狗、负鼠、鸡、青蛙;
(3) 通过种子区保守型、热力学稳定性等参数进行预测,适合需要高精确度种子区匹配研究。
03miRDB网站的基本步骤
小编以人的hsa-let-7b-5p与靶基因FASLG为例:
步骤一:miRDB首页及搜索页面
打开miRDB网站按照图1中所示,按照顺序点击Target Search(检索数据库中已知的miRNA-靶基因关系)、选择miRNA物种、填写特定miRNA名称(或靶基因名称)、点击GO。
图1. miRDB首页及搜索页面
步骤二、进入miRNA预测的靶基因页面
提交筛选信息后,进入图2即可获取miRNA的靶基因预测信息,信息很多,小编建议重点关注Target Score评分和是否包含特定的靶基因这两个项目。
(1)Target Score评分:位点评分越高,排在前面的基因评分较高,靶点置信度与靶点结合性高一些;
(2)如果需要找特定的基因,可通过Ctrl+F搜索靶基因名称即可;
(3)需要具体了解miRNA与靶基因具体结合位点的信息,点击目的靶基因对应的Details。
图2. 预测靶基因页面
步骤三、miRNA与靶基因详细的信息页面
点击特定靶基因对应的Details,进入图3中miRNA与靶基因详细的信息页面即可查看二者的详细信息以及结合位点序列的组成。若预测到多个靶点位置,网页不会体现哪个靶点评分更高,哪个靶点更好,需要通过实验进行验证。
图3. miRNA与靶基因信息页面
04TargetScan网站操作流程
小编以人的hsa-let-7b-5p与靶基因FASLG为例:
步骤一、TargetScan首页填写
进入TargetScan网站,按照图4中顺序点击选择miRNA物种、填写靶基因名称、填写miRNA名称、点击Submit即可完成该页面的信息填写与提交。
图4. TargetScan首页
步骤二、若基因存在多个转录本情况
若基因有多个转录本相反则直接进入步骤三,需选择以哪个为准预测,一般选择第一个最常用的,点击ID。
图5. 存在多个转录本情况页面
步骤三、结果页面解析
结果页面如图6可得到的信息很多,图6中进行标注的参数可作为重点参考信息,建议重点考量以下参数:
(1)保守序列比不保守序列置信度高,保守性低的序列评分相对较低;
(2)确定靶点位置、基因名称、miRNA名称;
(3)Predicted consequential pairing of target region (top) and miRNA (bottom)列:
a) 上方序列为靶基因3'UTR序列,下方序列为miRNA序列
b) 白色部分表示靶基因与miRNA结合的位点
(4)Context++ score:绝对值越大,置信度越高;
(5)Context++ score percentile列:靶点评分越高置信度越高;
(6)Site type列:种子区2~8位结合为常规结合,结合位点越多置信度越高。
图6. 结果页面
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