RNA22

RNA22

Rna22는 마이크로RNA 표적 부위 및 해당 헤테로듀플렉스를 [1]발견하기 위한 패턴 기반 알고리즘입니다.

이 알고리즘은 개념적으로 마이크로RNA:mRNA 헤테로듀플렉스를 예측하는 다른 방법과는 다르다.그 대신 공공 데이터베이스에서 발견된 알려진 성숙한 miRNA의 시퀀스에만 의존하기 때문이다.rna22의 핵심 아이디어는 성숙한 마이크로RNA 시퀀스에서 식별할 수 있는 모든 두드러진 배열 특징의 역보완(패턴 발견 기술을 사용)을 통해 관심 시퀀스에서 후보 마이크로RNA 표적 부위를 식별할 수 있어야 한다는 것이다. rna22는 그러한 두드러진 특징을 발견하기 위해 Teiresias 알고리즘을 사용한다.후보 마이크로RNA 표적 부위가 발견되면 RNA를 계산할 수 있는 여러 알고리즘의 도움을 받아 표적 마이크로RNA를 식별할 수 있습니다.RNA 헤테로듀플렉스알고리즘의 새로운 버전(v2.0)을 이용할 수 있게 되었습니다.v2.0-1000은 각 예측에 확률 추정치를 추가하고 사용자가 감도/특이성 설정을 즉석에서 선택할 수 있으며 원래 버전보다 훨씬 빠르며 http://cm.jefferson.edu/rna22/Interactive/을 통해 액세스할 수 있습니다.

Rna22는 가능성이 희박한 후보들을 걸러내기 위해 어떤 교차 조직 보존 제약에도 의존하지 않고, 또한 강요하지 않는다; 이것은 Rna22가 계통학적으로 근위 유기체에서 보존되지 않을 수 있는 마이크로 RNA 결합 부위를 발견할 수 있는 능력을 제공한다.또, 전술한 바와 같이, rna22는, 타겟 하는 마이크로RNA의 식별을 필요로 하지 않고, 추정 마이크로RNA 결합 부위를 특정할 수 있다.rna22의 주목할 만한 특성은 헤테로듀플렉스 종자 영역에서의 팽창 및 G:U 흔들림을 허용하는 추정 타깃에 마이크로RNA 종자의 정확한 역보완이 존재하지 않아도 된다는 것이다.마지막으로 이 알고리즘은 높은 신호 대 잡음비를 [2]실현하는 것으로 나타났습니다.

rna22의 사용은 마우스 Nanog, Oct4 및 Sox2의 [3]코딩 영역에서 "비표준" 마이크로RNA 표적을 발견하게 했다.이러한 표적의 대부분은 대응하는 mRNA의 부호화 영역에 존재함에도 불구하고 이 세 가지 전사 인자의 인간 직교에서 보존되지 않는다.또한 이들 타깃의 대부분은 헤테로듀플렉스의 시드 영역에 G:U 워블, 하나 이상의 팽출 또는 둘 다를 포함한다.코드화 영역 외에도 rna22는 3'UTR에서 [4]비표준 표적을 발견하는 데 도움을 주었다.

최근의[5] 연구는 Argonaute-miRNA:mRNA 3원 복합체의 결정 구조의 분자 역학 시뮬레이션을 사용하여 비표준 miRNA 표적의 문제를 조사했다.연구에 따르면 여러 종류의 변형은 여러 G:U 워블과 시드 영역의 불일치 조합을 포함하여 허용 가능하며 삼원복합체의 안정성에 영향을 미치지 않는 작은 구조적 변동만 초래하는 것으로 나타났다.연구는 또한 분자역학 시뮬레이션의 결과가 HITS-CLIP(CLIP-seq) 데이터에 의해 뒷받침된다는 것을 보여주었다.이러한 결과는 bona fide miRNA 표적이 표준 종자 모델을 차례로 초월하여 rna22와 같은 표적 예측 도구가 miRNA 표적의 새롭게 증가한 스펙트럼을 탐색하기 위한 이상적인 선택임을 시사한다.

이름. 묘사 유형 링크 레퍼런스
RNA22 버전 2.0 첫 번째 웹 사이트 링크(인터랙티브 & 다이내믹)를 통해 사용자는 모든 관심 시퀀스(즉, 단백질 코딩 mRNA 또는 긴 비코딩 RNA) 및 모든 miRNA(공적으로 알려진 또는 신규)에 대한 추정 miRNA 결합 사이트를 즉시 찾을 수 있다.두 번째[6] 링크(사전 계산 및 정적)에서는 사람, 마우스, 회충 및 초파리의 모든 단백질 코드 변환에 대한 RNA22 v2 예측에 액세스할 수 있습니다.이를 통해 사용자는 cDNA 지도 내에서 예측을 시각화하고 여러 개의 관심 miRNA가 대상이 되는 스크립트를 찾을 수 있다. 마이크로RNA 목표 예측 인터랙티브

미리 계산된 예측
미정
RNA22 링크(사전계산 및 정적)를 통해[6] 사람, 마우스, 회충 및 초파리의 모든 단백질 코드 트랜스크립트에 대한 RNA22 예측에 액세스할 수 있습니다.이를 통해 cDNA 지도 내에서 예측을 시각화하고 여러 miRNA가 관심 대상인 스크립트를 찾을 수 있습니다. 마이크로RNA 목표 예측 미리 계산된 예측
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레퍼런스

  1. ^ a b Miranda KC, Huynh T, Tay Y, Ang YS, Tam WL, Thomson AM, Lim B, Rigoutsos I (2006). "A pattern-based method for the identification of MicroRNA binding sites and their corresponding heteroduplexes". Cell. 126 (6): 1203–17. doi:10.1016/j.cell.2006.07.031. PMID 16990141. S2CID 12749133.
  2. ^ Ritchie W, Flamant S, Rasko JE (2009). "Predicting microRNA targets and functions: traps for the unwary". Nature Methods. 6 (6): 397–8. doi:10.1038/nmeth0609-397. PMID 19478799. S2CID 205417583.
  3. ^ Tay Y, Zhang J, Thomson AM, Lim B, Rigoutsos I (2008). "MicroRNAs to Nanog, Oct4 and Sox2 coding regions modulate embryonic stem cell differentiation". Nature. 455 (7126): 1124–8. Bibcode:2008Natur.455.1124T. doi:10.1038/nature07299. PMID 18806776. S2CID 4330178.
  4. ^ Lal A, Navarro F, Maher CA, Maliszewski LE, Yan N, O'Day E, Chowdhury D, Dykxhoorn DM, Tsai P, Hofmann O, Becker KG, Gorospe M, Hide W, Lieberman J (2009). "miR-24 inhibits cell proliferation by targeting E2F2, MYC, and other cell-cycle genes via binding to "seedless" 3'UTR microRNA recognition elements". Mol Cell. 35 (5): 610–25. doi:10.1016/j.molcel.2009.08.020. PMC 2757794. PMID 19748357.
  5. ^ Xia Z, Clark P, Huynh T, Loher P, Zhao Y, Chen HW, Rigoutsos I, Zhou R (2012). "Molecular dynamics simulations of Ago silencing complexes reveal a large repertoire of admissible 'seed-less' targets". Scientific Reports. 2: 569. Bibcode:2012NatSR...2E.569X. doi:10.1038/srep00569. PMC 3415692. PMID 22888400.
  6. ^ a b Loher P, Rigoutsos I (2012). "Interactive exploration of RNA22 microRNA target predictions". Bioinformatics. 28 (24): 3322–3323. doi:10.1093/bioinformatics/bts615. PMID 23074262.