一种基于能量和结构的microRNA成熟体预测方法

发布时间：2016-11-28 13:17

  本文关键词：基于小波分析与随机森林算法的电力电子电路故障诊断，由笔耕文化传播整理发布。

《南京大学》 2011年

一种基于能量和结构的microRNA成熟体预测方法

何沉峰  

【摘要】：本文完成了一种脊椎动物miRNA成熟体预测方法,它依据niRNA在生物体内的具体成熟机制,利用能量和结构的特征,具有较高的准确度,可以为实验寻找microRNA提供理论指导。 miRNA作为近年来的研究热点,是一类小分子的非编码RNA,它通过与mRNA的3’.UTR的特异性结合而抑制其表达,从而起到调控基因表达的作用。该类小分子RNA几乎参与到生物体的所有细胞过程中,并在多种物种中展现其调控功能。检测microRNA的实验方法不可避免地受到microRNA表达的瞬时性、组织特异性及miRNA表达量的限制；近几年发展起来的“高通量测序”技术又伴随着数据的“庞大性”,因此也需要计算机预测方法对测序结果进行辅助分析。 microRNA的成熟依次经历了Drosha酶和Dicer酶的剪切,并且在剪切过程中都形成了“茎环结构”,这种“茎环结构”可以说是判别miRNA及利用计算机方法预测miRNA成熟体的一个重要依据。但由于生物体基因组中有大量的序列可以形成“茎环结构”,因此miRNA序列必然存在着某种或者某些特征,使得这类分子可以被Drosha酶和Dicer酶识别,从而产生成熟体：miRNA。当前已经有多种计算机方法通过识别miRNA成熟体序列的特征来预测miRNA前体,还没有专门设计来用于从pri-miRNA序列上发现成熟体miRNA序列的工具。 针对上述问题,我们经过统计,在pri-miRNA及pre-miRNA序列及结构上发现了一些具有生物学意义的特征,并利用这些特征开发了用于预测脊椎动物成熟体miRNA的方法MiRmat。该工具可以从pri-miRNA序列上直接预测出可能的成熟体,实验检测其预测结果具有较高的精度：对于Drosha位点预测可以达到84.0%(2nt误差)的准确度,对于Dicer位点预测可以达到92.8%(2nt误差)的准确度,并且由于MiRmat的开发没有基于物种间的保守性,因此可以被运用来预测几乎所有的脊椎动物miRNA成熟体。

【关键词】：
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：Q522.2
【目录】：

中文摘要4-6

英文摘要6-8

第一章 背景介绍8-19

1.1 miRNA的发现与命名8-9

1.2 miRNA的功能9-16

1.2.1 miRNA的成熟机制9-12

1.2.2 pri-miRNA与Drosha酶的相互作用12-14

1.2.3 pre-miRNA与Dicer酶相互作用14-16

1.2.4 解旋酶作用于microRNA双螺旋结构16

1.3 RNA结构预测方法16-17

1.4 miRNA的发现方法17

1.5 本文工作17-19

第二章 相关算法19-22

2.1 microRNA二级结构预测19-21

2.1.1 结构的定义19

2.1.2 microRNA二级结构预测19-21

2.2 随机森林算法21-22

第三章 Drosha剪切位点的预测22-29

3.1 数据来源及编程语言22

3.2 Drosha位点预测方法22-26

3.2.1 "能量面"的定义及能量标注23-25

3.2.2 Drosha位点预测方法的实现25-26

3.3 预测精度讨论及比较26-29

3.3.1 预测精度27

3.3.2 鸭嘴兽(O.anatinus)microRNA预测准确度27

3.3.3 与"Microprocessor SVM"比较27-29

第四章 Dicer剪切位点的预测29-32

4.1 预测方法的实现29-31

4.2 预测精度31-32

第五章 MiRmat:一种microRNA成熟体预测方法32-36

5.1 MiRmat的实现32-34

5.2 MiRmat预测准确度分析34-36

第六章 MiRmat应用于Solexa结果分析36-38

第七章 总结与讨论38-40

参考文献40-43

读研期间发表的文章43-44

致谢44-45

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