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标题: scanMiR：利用R语言预测 miRNA 结合位点 [打印本页]

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作者: 杀鸡焉用牛刀    时间: 2024-10-15 21:47
标题: scanMiR：利用R语言预测 miRNA 结合位点
生信碱移
scanMiR 结合预测
   scanMiR，一款R语言工具包，能够高效地扫描任何自界说序列上的典型和非典型miRNA结合位点，估计解离常数并预测聚合的转录物抑制。
  最近，几项高通量研究试图分析miRNA–mRNA靶向的生化决定因素。在一项发表于Science的研究中，McGeary等人利用纯化的Ago–miRNA复合体结合RNA结合-n-序列（RBNS）来确定六种miRNA（miR-1、let-7a、miR-7、miR-124、miR-155和lsy-6，基于它们的守旧序列和现有功能数据选择）对任何大概的12个核苷酸长（12-mer）序列的亲和力。他们展示了不同典型位点类型的亲和力和相应解离常数（KD）与细胞环境中观察到的抑制非常吻合，这大大优于重新训练的TargetScan7版本。为了将这些发现推广到其他miRNA，作者利用实证得到的数据训练了一个卷积神经网络（CNN）。他们证明白基于通过CNN得到的亲和值的抑制分数在另一种细胞类型中的12种不同miRNA上比TargetScan7提高了约50%。

▲ McGeary等人的研究
只管如此，虽然McGeary等人（2019）提供的模子和实行数据在目标预测方面代表了重大希望，但它们并没有提供给更广泛的用户群。事实上，基于生化模子的占用分数已被添加到TargetScan8，但如许广泛利用的平台未能提供所需的灵活性：比方，TargetScan只包括少数几种物种，仅涵盖转录组的一部分（每个蛋白质编码基因的单个策划UTR），不提供非典型或开放阅读框结合位点的信息，且对自界说序列的应用非常繁琐。最后，只管R和Bioconductor在生物信息学中很广泛，但基于R的miRNA-靶标预测工具相对稀缺。
因此，来自瑞士的研究人员试图通过在Bioconductor框架内整合和扩展McGeary的生化模子，提供一个通用的、灵活的、用户友好的软件包和伴随的Web应用程序scanMiR。scanMiR于2022年发表于「Bioinformatics」杂志，能够高效地扫描任何自界说序列上的典型和非典型miRNA结合位点，估计解离常数并预测聚合的转录物抑制。作者还提供了一个灵活的3′-增补对齐，答应体系地预测大概的结合位点以及导致RNA剪切的位点。此外，scanMiR提供了几个新的可视化功能，以便于miRNA-靶标候选选择。scanMiR预测的mRNA抑制与丈量的mRNA折叠变化比TargetScan分数显着更相关。最后，作者还将scanMiR集成到了一个web应用程序，可供大部分人群利用。

▲ scanMiR的团体设计
一、miRNA的介绍

microRNA（miRNA）是一类小型、单链的非编码RNA分子，包罗21至23个核苷酸。在植物、动物和一些病毒中发现的miRNA，参与RNA沉默沉静和基因表达的转录后调控。miRNA与mRNA分子中的互补序列配对，通过以下一个或多个过程使该mRNA分子沉默沉静：

• 切割mRNA链为两部分。
  
• 通过缩短其poly(A)尾部使mRNA稳定性降低。
  
• 翻译mRNA为蛋白质。
  

miRNA与RNA干扰（RNAi）途径中的小干扰RNA（siRNA）相似，不同之处在于miRNA源自RNA转录本中折叠回自体态成的短发夹布局，而siRNA源自更长的双链RNA区域。人类基因组大概编码高出1900种miRNA，只管最近的分析表明这个数字接近于2300。然而，在手动策划的miRNA基因数据库MirGeneDB中，只有大约500种人类miRNA被确以为真正的miRNA。成熟的miRNA是活跃的RNA诱导的沉默沉静复合体（RISC）的一部分，该复合体包罗Dicer和许多相关蛋白。RISC也被称为microRNA核糖核蛋白复合体（miRNP）；含有miRNA的RISC有时被称为“miRISC”。

▲ 上图展示了几种翻译抑制机制：M1）对起始过程的干扰，制止起始复合体的组装或招募40S核糖体亚基；M2）对核糖体组装的干扰；M3）对翻译过程的干扰；M7、M8）对mRNA的降解。40S和60S是核糖体的轻型和重型组分，80S是结合到mRNA的组装核糖体，eIF4F是翻译起始因子，PABC1是Poly-A结合蛋白，而“cap”是mRNA圆化所需的mRNA帽布局（可以是正常的m7G帽或修饰的A帽）。mRNA的起始可以通过招募40S到位于5'UTR区域的内部核糖体进入位点（IRES）以独立于帽的方式进行。RNA沉默沉静的现实工作由RISC执行，其中重要的催化亚单位是阿尔戈蛋白（AGO）之一，而miRNA充当识别特定mRNA序列的模板。
阿尔戈蛋白（Ago）家族的成员是RISC功能的焦点。阿尔戈蛋白对miRNA诱导的沉默沉静是必须的，包罗两个守旧的RNA结合域：PAZ域可绑定成熟miRNA的单链3'端，PIWI域在布局上类似于核糖核酸酶-H，并用于与引导链的5'端相互作用。它们绑定成熟miRNA，并将其定位于与目标mRNA的相互作用。一些阿尔戈蛋白，比方人类Ago2，可以直接切割靶转录本；阿尔戈蛋白还大概招募额外的蛋白来实现翻译抑制。
miRNA在许多哺乳动物细胞类型中丰富存在，也存在于细胞外循环miRNA中。细胞外循环miRNA被开释到包括血液和脑脊液在内的体液中，有大概作为多种疾病的生物标志物。此外，许多miRNA在进化上是守旧的，这意味着它们具有重要的生物学功能。
二、R包安装

1. devtools::install_github("omarwagih/ggseqlogo")
2. BiocManager::install("ETHZ-INS/scanMiR")

复制代码

三、简朴的示例

详情查看代码表明哈：

1. library(BiocStyle)
2. library(scanMiR)
4. # miRNA的序列，可以从miRbase数据库获得
5. miRNA <- "UUAAUGCUAAUCGUGAUAGGGGUU"
7. # 加载示例mRNA序列数据
8. data("SampleTranscript")
9. print(SampleTranscript)
10. #[1] "CAACGGATTGGGGGCAGCATTCTCGTCGTTTCGGATCCGGCCTTCTCTTAATAGTGATCTCCGATTACTCCATTGGCGGTCCTGCGAAGTTGATATTCATCAGAAGTTTGTTCTGTGCAACATTGTAGATTTTCATGGCACTCTTCTTCGCCGGCGCATGATCACCCACATTATGCAGATTGCGTCACACATCTTCCTTCTTCGGGTCGGCGTATTAAATTTAGCAAGGTTCCAGTGGTTGAGCACCTAAGTAATTGCACGTCGAACATCTAACTGCTAATAACTATGCTCGGCTAATAACGCCCCAGTCCCAAACAGGGAAGCTTAACTTTGGCATCAGCGTGGTCCAGTGATCGATACAGACGAATGCGGGCTAAGTCAGCATGAATGCTGGTCCTTTTGGCCTAGTACGTTCAGTTTTATCATTTTGGGCGGTAGGCACATTGGCAATTCGGGAGCAATATAGAGTAACGACCCCTATCACGTCCGCAGCATTAAATGGACACTAAACACTCGCGAATCGTATCGGATTGCCTTCTATTCGCGTATCGCGTCGTCAGAGTAAGAGCTAGAGTGTGATAATTGACTGACCCAATTGAAGGGATATATACGGGAAGCGGTTGACCGGAAGCACAGGTTATAGACCCTGCTGCTTGGCTCTCTACCCCCTTCCTTGTCGGAGAGCATTTTGAGCATTATGATGCAAGGGAATCTTCGCTCGGGGGTCGCCGATCCACGCTATCGCAAGATGGTTCAGGCTTCGTTCTCCGAAGAGACACATTAGTTATACCTGCTTTTGAGCGCGCAATCCCAAGGGACCATCGACACACGGACCGGGTCACACGACACACCGGACAGCAAACAACGTCCAAGTGACCTTCAGATTTCAGCAGACTAG"
12. # 执行匹配
13. matches <- findSeedMatches(SampleTranscript, miRNA, verbose = FALSE)
14. matches      # 简单看一下返回的结果
15. #GRanges object with 2 ranges and 3 metadata columns:
16. #      seqnames    ranges strand |     type  p3.score  note
17. #         <Rle> <IRanges>  <Rle> | <factor> <integer> <Rle>
18. #  [1]     seq1   491-498      * |  8mer           12 TDMD?
19. #  [2]     seq1   692-699      * |  7mer-m8         0     -
20. #  -------
21. #  seqinfo: 1 sequence from an unspecified genome; no seqlengths
23. # 简单看看结合模式
24. viewTargetAlignment(matches[1], miRNA, SampleTranscript)
25. #miRNA             3'-UUGGGGAUAGUGC-UAA-UCGUAAUU-5'     
26. #                      ||||||||||||     ||||||||        
27. #target 5'-...NGAGUAACGACCCCUAUCACGUCCGCAGCAUUAAAU...-3'
29. # 当然，也可以输出为图片
30. viewTargetAlignment(matches[1], miRNA, SampleTranscript, outputType = "plot")

复制代码

更多函数：

• aggregateMatches: aggregateMatches
  
• assignKdType: assignKdType
  
• c-method: miRNA affinity models
  
• conservation: conservation
  
• dummyKdData: Create dummy log_kd per 12-mer data
  
• findSeedMatches: Predicting and characterizing miRNA binding sites
  
• get3pAlignment: Finds 3' complementary binding of a miRNA
  
• get8merRange: get8merRange
  
• getKdModel: getKdModel
  
• getKmers: getKmers
  
• getMatchTypes: getMatchTypes
  
• getRandomSeq: getRandomSeq
  
• getSeed8mers: getSeed8mers
  
• KdModel: miRNA affinity models
  
• KdModel-class: miRNA affinity models
  
• KdModel-methods: miRNA affinity models
  
• KdModelList: KdModelList
  
• KdModelList-class: KdModelList
  
• KdModelList-methods: Methods for the 'KdModelList' classes
  
• KdModelList-methods-method: Methods for the 'KdModelList' classes
  
• plotKdModel: plotKdModel
  
• removeOverlappingRanges: removeOverlappingRanges
  
• SampleKdModel: Example KdModel (hsa-miR-155-5p)
  
• SampleTranscript: Example transcript sequence
  
• show-method: miRNA affinity models
  
• summary-method: miRNA affinity models
  
• summary-method: Methods for the 'KdModelList' classes
  
• viewTargetAlignment: viewTargetAlignment
  

参考链接：

• https://academic.oup.com/bioinformatics/article/38/9/2466/6533438?login=false
  
• McGeary S.E.  et al.  (2019) The biochemical basis of microRNA targeting efficacy. Science, 366, eaav1741.
  
• Wiki
  

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