miRNA靶基因预测

基于机器学习的miRNA靶基因预测算法研究概况

摘要：首先小结目前所发现的mirna:mrna对的统计特征，然后对基于机器学习的各类靶基因预测算法逐一作研究，最后对现有靶基因预测算法的研究现状及优缺点给出系统的结论。 关键词：micrornas；靶基因预测；生物信息学；rna干扰 图1mirna:target绑定结构

由于已知靶标数目有限，而预测结果不精确，因此上述特征不全面且易导致偏倚。

2各类机器学习靶基因预测算法 2.1pictar

pictar认为基因3’utr序列是由mirna绑定点及背景序列组成。在考虑一个utr被m个mirna同时作用的情况时，该隐马尔科夫模型有1+m个隐含状态，状态间概率为pi，示转换为背景序列的概率，pi

i∈{0,…,m} ，p0表

i∈{1,…,m}表示从当前状态到第

i个mirna绑定点位的概率。当某mirna绑定点位状态被选择，代表mirna绑定点位7nt或8nt长的序列会被产生，而此绑定点位是完全种子匹配的概率为p，非完全种子匹配的概率为1-p；否则会产生碱基以表示转移到背景序列状态。pictar利用baum

welch

算法来计算3’utr序列是由此隐马尔科夫模型产生的最大似然概率。 2.2mitarget

基于机器学习的miRNA靶基因预测算法研究概况

摘要：首先小结目前所发现的mirna:mrna对的统计特征，然后对基于机器学习的各类靶基因预测算法逐一作研究，最后对现有靶基因预测算法的研究现状及优缺点给出系统的结论。 关键词：micrornas；靶基因预测；生物信息学；rna干扰 图1mirna:target绑定结构

由于已知靶标数目有限，而预测结果不精确，因此上述特征不全面且易导致偏倚。

2各类机器学习靶基因预测算法 2.1pictar

pictar认为基因3’utr序列是由mirna绑定点及背景序列组成。在考虑一个utr被m个mirna同时作用的情况时，该隐马尔科夫模型有1+m个隐含状态，状态间概率为pi，示转换为背景序列的概率，pi

i∈{0,…,m} ，p0表

i∈{1,…,m}表示从当前状态到第

i个mirna绑定点位的概率。当某mirna绑定点位状态被选择，代表mirna绑定点位7nt或8nt长的序列会被产生，而此绑定点位是完全种子匹配的概率为p，非完全种子匹配的概率为1-p；否则会产生碱基以表示转移到背景序列状态。pictar利用baum

welch

算法来计算3’utr序列是由此隐马尔科夫模型产生的最大似然概率。 2.2mitarget

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1112

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现代预防医学2013年第40卷第6期ModernPreventiveMedicine，2013，Vol.40，NO.6

·实验技术及其应用·

ｍｉＲＮＡ－２１对其靶基因ＰＴＥＮ在前列腺癌中表达调控机制的研究

肖黎1，金艳阳2，佟明2

（1.辽宁医学院，辽宁锦州121001；2.辽宁医学院附属第一医院泌尿外科）

摘要：目的观察前列腺癌组织和细胞中miRNA-21和PTEN的表达情况，探讨miRNA-21对PTEN的调控。方法应

用实时荧光定量PCR和Westernblot检测正常前列腺组织、前列腺癌组织、非依赖性前列腺癌PC-3细胞中miRNA-21和PTEN的mRNA表和蛋白质表达水平。在前列腺癌PC-3细胞中通过转染miRNA-21inhibitor成功抑制MiRNA-21表达后，实时荧光定量PCR和Westernblot检测PC-3细胞中PTEN表达水平。结果对表达量为（0.421±0.166），明显高于正常前列腺组织（0.033±0.018）

miRNA-21在前列腺癌组织中的相

（t=6.6，P﹤0.05）。miRNA-21inhibitor转染

PC3细胞后miRNA-21在空白

文章编号： 1004-0374(2007)05-0562-06

microRNA靶基因预测算法研究概况及发展趋势

茹松伟1,2，申卫红1，杨鹏程2，赵　屹2*，邵启祥1*

（1江苏大学医学技术学院，镇江212013； 2中国科学院计算技术研究所，北京 100080）

摘　要：microRNA(miRNA)是一类约22个核苷酸(nt)长的非编码小分子RNA，广泛存在于动植物细胞

中，通过和靶基因的不精确互补配对而裂解mRNA或抑制翻译的起始。准确地预测miRNA靶基因和正确地认识miRNA及其靶基因的作用机理已成为当前研究的热点。作者试图对目前常用的10余个高等生物miRNA靶基因预测软件的实现原理、适用对象及各算法的创新之处等加以综述，以便为进行靶基因预测算法设计人员提供参考，对生物学实验验证提供更好的理论指导。关键词：microRNAs；靶基因预测；生物信息学；RNA干扰中图分类号：Q522; Q811.4　　文献标识码：A

MicroRNA target prediction algorithm:present and future

RU Songwei1,2, SHEN Weihong1, YANG Pengcheng2, ZHAO Yi2*, SH

药物代谢酶和药物作用靶点 基因检测技术指南(试行)

前言

药物体内代谢、转运及药物作用靶点基因的遗传变异及其表达水平的变化可通过影响药物的体内浓度和敏感性，导致药物反应性个体差异。近年来随着人类基因组学的发展，药物基因组学领域得到了迅猛发展，越来越多的药物基因组生物标记物及其检测方法相继涌现。药物基因组学已成为指导临床个体化用药、评估严重药物不良反应发生风险、指导新药研发和评价新药的重要工具，部分上市的新药仅限于特定基因型的适应症患者。美国FDA已批准在140余种药物的药品标签中增加药物基因组信息，涉及的药物基因组生物标记物42个。此外，部分行业指南也将部分非FDA批准的生物标记物及其特性（如MGMT基因甲基化）的检测列入疾病的治疗指南。药物反应相关基因及其表达产物的分子检测是实施个体化药物治疗的前提。

药理学与遗传学结合的关键环节包括药物代谢动力学（pharmacokinetics，PK）和药物效应动力学（pharmacodynamics，PD）两方面。药物代谢动力学主要是定量研究药物在生物体内吸收、分布、代谢和排泄规律，侧重于阐明药物的体内过程；药物效应动力学主要研究药物对机体的作用、作用规律及作用机制，其内容包括药物与作用靶位之间相互作

中药作用靶点的预测及发现方法研究进展

摘要：与单一作用靶点的药物相比较，中药的作用机制为典型的多成分、多靶点、多途径的整体性治疗，各药物之间能够产生协同作用，最终达到增效减毒的目的。确证中药作用的靶点，对阐明我国传统药物的作用机制具有重要的理论价值，也为中药的临床应用提供重要参考。近年来研究表明，对中药多组分作用多靶点的探究主要是通过网络药理学、计算机辅助药物设计、蛋白质组学、生物芯片等途径实现。本文综述了近五年在中药作用靶点预测、识别和确证研究中所采用的主要方法和途径，为进一步阐明中药的作用靶点提供了方法上的参考。

关键词：中药靶点；网络药理学；计算机辅助药物设计；蛋白质组学；生物芯片；

Advances in methods of predicting and discovering targets of traditional

Chinese medicine

Abstract:Compared to the drug with single target, traditional Chinese medicines (TCM) with the overall therapeutic effect have the typical mechan

已有文献报道表明,等量的miRNA mimics 和pre-miRNA 进入体外或体内时,pre-miRNA能更特异地且高效的形成mature miRNA,并表现出更高的生物学活性。鉴于pre-miRNA 具有高效、低细胞毒性的特点,我们合成了pre-miR-21 和miRNA mimic,以相同剂量转染细胞,然后用RT-PCR 检测miRNA-21 成熟体的形成。试验结果表明效果远优于mimics,因此pre-miRNA在系统多因素的研究中具备其更独特的优势!

使用siRNA、miRNA mimic 、pre-miRNA进行miRNA 生物学功能研究的区别

Frank 20120715

miRNA是一类大小约为22个碱基的小RNA分子。它们在转录后阶段对基因表达进行调控。调控机制是通过与靶基因的mRNA互补序列结合，抑制蛋白质的 翻译或降低mRNA的稳

定性，从而抑制靶基因的表达。科研人员已逐步认识到miRNA在细胞的发育，分化，生长等生命活动中起着非常重要的调控作用，因此越来越多的科研人员把目光聚焦到这一领域，并期待能一窥miRNA的科学奥妙。

成熟的miRNA是由较长的初级转录物经过一系列核酸酶的剪切加工而产生的，初级转录物称为pri-miRN

Human Brain Cancer miRNA PCR Array: MIHS-108Z

Anaplastic Astrocytoma: miR-107, miR-10b-5p, miR-124-3p, miR-125b-5p, miR-127-5p, miR-129-5p, miR-137, miR-138-5p, miR-187-3p, miR-203a, miR-218-5p, miR-296-5p,

miR-31-5p, miR-320a, miR-7-5p.

Glioblastoma: miR-101-3p, miR-107, miR-10b-5p, miR-124-3p, miR-128, miR-129-5p, miR-130a-3p, miR-132-3p, miR-133a, miR-133b, miR-137, miR-138-5p, miR-149-5p, miR-153, miR-16-5p, miR-181a-5p, miR-181b-5p, miR-185-5p, miR-187-3p, miR-191-5p, miR-203a, miR-21-5p, miR-210, miR-218-5p, miR-221-

已有文献报道表明,等量的miRNA mimics 和pre-miRNA 进入体外或体内时,pre-miRNA能更特异地且高效的形成mature miRNA,并表现出更高的生物学活性。鉴于pre-miRNA 具有高效、低细胞毒性的特点,我们合成了pre-miR-21 和miRNA mimic,以相同剂量转染细胞,然后用RT-PCR 检测miRNA-21 成熟体的形成。试验结果表明效果远优于mimics,因此pre-miRNA在系统多因素的研究中具备其更独特的优势!

使用siRNA、miRNA mimic 、pre-miRNA进行miRNA 生物学功能研究的区别

Frank 20120715

miRNA是一类大小约为22个碱基的小RNA分子。它们在转录后阶段对基因表达进行调控。调控机制是通过与靶基因的mRNA互补序列结合，抑制蛋白质的 翻译或降低mRNA的稳

定性，从而抑制靶基因的表达。科研人员已逐步认识到miRNA在细胞的发育，分化，生长等生命活动中起着非常重要的调控作用，因此越来越多的科研人员把目光聚焦到这一领域，并期待能一窥miRNA的科学奥妙。

成熟的miRNA是由较长的初级转录物经过一系列核酸酶的剪切加工而产生的，初级转录物称为pri-miRN

miRNA研究方法

尽管早在1993年，科学家就发现了第一个microRNA，但直到2003年以后，这种小RNA分子的大作用才不断被发现。研究显示：miRNA通过与转录本的相互作用，关闭或抑制基因的表达，影响了30%的基因。miRNA在多个组织中，例如正常和肿瘤组织中差异表达。因此，通过表达谱分析寻找疾病相关miRNA并进行发病机理研究，最终应用于肿瘤诊断和治疗，已经成为目前miRNA研究的重要方向。在研究中，从深度测序、miRNA芯片到通过导入化学合成的mimics/antagomirs等实现miRNA过表达和抑制，都是研究中常用的方法。同时，在miRNA研究中，生物信息学分析扮演着越来越重要的角色。

下表介绍了miRNA研究和应用中科学家关注的主要科学问题以及目前常用的研究方法。

miRNA主要研究技术

深度测序 抽提分离小分子（例如18-30nt）RNA，通过RT-PCR扩增之后，利用solexa深度测序，并进行生物信息学分析，获得miRNA表达谱。深度测序结合生物信息学分析手段，可以对海量数据进行分析，分别统计出已知的miRNA（miRNA-known）、新的miRNA（miRNA-new）以及可能的新miRNA（miRNA-cadida