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《西北农林科技大学》 2007年
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基于支持向量机方法的植物miRNA预测及小麦miRNA的克隆

金伟波  
【摘要】: microRNA(miRNA)是生物体中一大类参与基因转录后调控的非编码小分子RNA,其大小在20-25个核苷酸之间,在生物的生长、发育和抵御外来感染等过程中发挥重要作用。成熟的miRNA由较长的可折叠形成发夹结构的前体转录物,经过具有RNaseⅢ活性的Dicer或Dicer-like-l内切核酸酶加工生成。成熟的miRNA分子与RNA诱导沉默复合体(RNA induced silencing complex,RISC)结合,并将这种复合体导向与其互补的mRNA序列,根据靶序列与miRNA的互补程度,从而导致降解靶序列或抑制靶序列的蛋白质翻译过程。 本研究采用支持向量机(SVM)工具,根据新型的特征向量,开发了RP-SVM、GenomicSVM、FS-SVM和mature_SVM四个程序,分别用于pre-miRNA和mature miRNA的预测。其中RP-SVM程序用于识别真假pre-miRNA,经检测得到程序的敏感性和特异性分别为91.3%和88.4%;GenomicSVM程序是对RP-SVM的改善,敏感性和特异性分别为83.3%和98.1%,这种高特异性识别效率使得GenomicSVM更适于从含有大量pre-miRNA-likes序列的基因组或EST库中高效的识别出miRNA基因;FS-SVM可用于从pre-miRNA的两个臂上识别功能链,检测表明该程序对于动物miRNA功能链的识别具有较好的效果,但对于植物却效果较差;为此,本研究又发展了mature_SVM,一个可以从植物pre-miRNA上预测成熟miRNA链的预测程序,经检测表明该程序对水稻上成熟miRNA的识别率在90%以上;而对拟南芥miRNA的识别也在76%左右。 本研究所开发的四个程序,皆不需要比较基因组的方法来预测miRNA基因。将这些程序分别用于水稻和拟南芥基因组miRNA的预测,并通过Northern blotting对部分预测结果进行验证,得到如下结果:A、从水稻中得到106条新型的侯选miRNAs基因,对其中的10条进行验证,其中4条有阳性信号,正确率为40%以上;B、从拟南芥中预测得到37条新型的侯选miRNAs基因。通过上述实验验证表明本研究开发的这四个程序具有很好的的识别效率,它们将为以后进一步从其它物种中发现新型的miRNA基因提供有利的条件。 虽然对基因组测序物种的miRNAs的报道很多,但由于对无基因组序列物种miRNAs的识别还存在一定的难度,故在这方面的报道却是寥寥无几。即使作为全球最大的粮食作物——小麦,同样由于其基因组还没有测序,而在国际上对它的研究也几乎处于空白。因此,发现小麦新的microRNA不仅仅对小麦的研究有着非常重要的现实和理论意义,也为无全基因组序列的物种中找出其特有的miRNA提供实际经验。为了系统地研究小麦miRNAs,本研究从生物信息学和实验RNA组学两个角度来识别其miRNAs基因。首先,利用上述开发的miRNA预测程序从小麦EST序列数据库中预测出了小麦miRNAs基因79条,通过对其中22条进行Northen blotting分析,检测出9条侯选miRNAs在小麦的特定组织中得到稳定表达。此外,本研究还采用经典的实验RNA组学方法,按照分子大小,分级分离和纯化小麦小分子RNAs,经RT-PCR扩增,构建了一个小麦小分子RNA的cDNA文库,随机从文库中挑选60个克隆进行测序,获得41个大小在17-28 nt之间RNA的cDNA插入片段,代表17个单一的小麦小分子RNAs序列。经Blasts软件从小麦ESTs数据库搜索和序列同源性分析,并用DNAstructure程序进行二级结构分析,20条代表7个单一小分子RNAs序列及其两端的旁侧序列能够形成典型的茎环状前体结构,而且,通过RNA分子的Northern blotting分析,检测出这7个分子在小麦的不同发育阶段或者特定组织中都能稳定地表达。根据miRNA鉴定和识别的生源论原则和表达论准则,9条生物信息学预测的和7条RNA组学克隆得到的共16个小分子符合miRNA分子的相关规则,被鉴定为小麦中新的miRNAs。
【学位授予单位】:西北农林科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:Q943.2

【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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