MiRNA

作者: 黄粱一梦贰十年 | 来源:发表于2020-07-17 15:31 被阅读0次

    MicroRNA(miRNA)

    • 是一类真核生物中广泛存在的约20-24 个核苷酸(nucleotide,nt)长度的内源非编码单链RNA,与Argonaute(AGO)家族蛋白结合形成RNA 诱导的沉默复合体(RNA-induced silencing complex,RISC), 在转录后水平负调控基因表达。


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    • RISC复合体
    • 植物miRNA主要通过对靶基因mRNA 的剪切发挥沉默效应,作用方式与siRNA 类似
    • 植物miRNA 主要通过AGO 蛋白的核酸内切酶活性发挥作用


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    先看看什么是miRNA

    miRNA是真核生物中的一类内源性的具有调节基因表达功能的非编码RNA,长度为20-25nt(这里注意nt和bp的区别: 我自己之前就总是搞混,bp就是base pair,成对的碱基,大多出现在DNA中;nt为核苷酸的简写,对于单链的RNA来讲,就是用nt来描述啦)。成熟的miRNA是由较长的初级转录产物经过一系列的核酸酶剪切加工形成。至于作用嘛,就是合成后再组装进RNA诱导的沉默复合体(RNA-Induced Silencing Complex, RISC),通过碱基互补配对的方式识别靶mRNA【根据互补程度的不同指导RISC降解靶RNA或者阻遏靶RNA的翻译】(来自:DOI: 10.1038/ncb0309-228 )

    一般来讲主要有这几个特点:

    • 目前超过80%的miRNA长度在21-23nt之间
    • 含有能形成茎环结构的前体【其中动物的前体大小在60-80nt之间,植物变化范围比较大,在几十到几百nt】
    • 成熟的miRNA在5‘有一个磷酸基团,3’有羟基,可以和上游或者下游的序列不完全配对形成茎环结构
    • 在基因组中有多种存在形式,包括单拷贝、多拷贝、基因簇等,位置大多在基因间区(说明它们的转录是独立于其他基因的,有自己的一套调控机制)
    • 大多数miRNA是从前体的一条臂上加工而来的,大部分前体的两条臂可以分别产生一个miRNA
    • 生物发育的不同阶段,或者不同组织中,有不同的miRNA表达水平,可能miRNA参与了发育和行为变化的调控

    miRNA的合成与功效?

    纯粹的生物背景知识,可以从任何生物课本上学到

    miRNA是1993年由哈佛的Lee等人在研究C.elegans 发现的

    miRNA一般由RNA Pol II 转录,转录的最初产物是具有帽子结构和多聚核苷酸尾巴(poly-A)的pri-miRNA(300-10Kbp),再加工成具有茎环结构的前体pre-miRNA(70-90bp),再在Dicer酶切作用下将pre-miRNA的5‘和3’剪切掉,形成成熟miRNA。

    对于哺乳动物来讲,pri-miRNA的处理是在核内,依靠microprocessor复合物进行的【复合物包括了RNase III enzyme Drosha, DGCR8(DiGeorge critical region-8)以及一个双链RNA结合蛋白组成】

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    miRNA一般在转录后调控方向研究较多,比如miRNA的5’端与mRNA的3‘UTR区域结合(即seed区域)【至少7个连续核苷酸完全结合配对时就会降解mRNA;部分配对会产生负调控,抑制mRNA翻译】 ,于是衍生出了靶基因预测的研究方向

    关于靶基因预测

    序列互补性

    种子序列(seed)位于miRNA的5‘端第2-8nt,与靶基因的3’UTR是否可以形成配对,这个是判断miRNA靶基因的关键

    保守性

    miRNA的结合位点在多个物种之间如果有保守性,那么这个位点更可能是靶位点

    热动力学

    主要考察miRNA:target对形成的自由能,自由能越低,可能性越大

    位点可结合性

    考虑mRNA二级结构的影响

    UTR碱基分布

    miRNA结合位点在UTR区域的位置和相应位置的碱基分布

    针对以上几点,开发许多的预测软件:

    • miRanda:最早的miRNA靶基因预测软件,对3‘UTR的筛选依据主要是序列匹配、miRNA与mRNA双链的热稳定性以及靶位点的跨物种保守性。选取每条miRNA相对的3’UTR中排名前10的基因,作为候选靶基因。如果多个miRNA对应一个靶位点,就根据贪婪算法选择得分最高并且自由能最低的那对
    • TargetScan:根据靶基因跨物种保守与miRNA-靶基因二聚体热力学特征开发。需要种子序列(2-8nt)和mRNA的3‘UTR完全互补,并且从种子序列向两侧延伸,直到遇到不能配对的碱基(允许G-U配对)
    • miTarget:基于对miRNA和靶基因的二聚体结构、热力学特性和miRNA与靶基因作用的碱基位置等参数,利用机器学习支持向量机,可以选择好的数据集,提取特异性高的参数,而不用考虑靶基因的跨物种保守性
    • PicTar:根据种子序列在靶位点识别及转录后调控的关键作用,将seed分为完全匹配的seed和不完全匹配的,同时对两类seed的miRNA与靶基因二聚体结合进行限制,降低假阳性率
    • RNAhybrid:根据miRNA和靶基因二聚体二级结构开发,本质是预测RNA二级结构的软件。它根据miRNA和靶基因间的结合探测最好的靶位点,不需要考虑靶基因的物种保守性

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