دوره 8، شماره 15 - ( بهار 1396 )                   جلد 8 شماره 15 صفحات 170-161 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

(2017). Detecting of Functional Short Non-Coding RNAs using Bioinformatics Methods in Sheep and Goat . rap. 8(15), 161-170. doi:10.29252/rap.8.15.161
URL: http://rap.sanru.ac.ir/article-1-767-fa.html
سیددخت عاطفه، احمدی حامد، اسلمی نژاد علی اصغر، مسعودی نژاد علی، نصیری محمدرضا، صادقی بلال. شناسایی RNA های غیرکدکننده کوتاه ‌عملکردی با استفاده از روش های بیوانفورماتیکی در گوسفند و بز پژوهشهاي توليدات دامي 1396; 8 (15) :170-161 10.29252/rap.8.15.161

URL: http://rap.sanru.ac.ir/article-1-767-fa.html


چکیده:   (4526 مشاهده)

microRNA­ها، ­RNAهای غیرکدکننده­ای هستند که در تنظیمات پس از رونویسی نقش­های مهمی را بازی می­کنند. آن­ها بیان ژن­ها را به­وسیله مسیرهای تداخلی RNA،  از طریق برش یا مهار ترجمه mRNA هدف تنظیم می­کنند. نقش­های مهمی برای miRNA­ها در روند تکاملی حیوانات مختلف گزارش شده است، اما اطلاعات محدودی در مورد miRNA­های گوسفند و بز وجود دارد. گوسفند و بز مدلی مناسب برای مطالعات ژنومیک مقایسه­ای و بیولوژیکی در نشخوارکنندگان هستند. شناساییmiRNA ­ها برای درک مکانیسم بیولوژیکی آن­ها بسیار حیاتی است. روش­های شناسایی محاسباتی، روش­های آزمایشگاهی را برای شناسایی سریع­تر RNA­های غیرکدکننده در ژنوم­های جدید، که اغلب تحت شرایط ویژه در انواع مختلفی از سلول­ها نسخه برداری می­شوند را تکمیل می­کنند. اخیراً روش­های یادگیری ماشین برای پیش­بینی ژن­های miRNA جدید استفاده می­شود. در این پژوهش یک طبقه­بندی­کننده جدید بر اساس SVM معرفی شد. این طبقه­بندی­کننده دقت بالا، حساسیت متعادل و اختصاصیت برای مجموعه داده miRNA را نشان می­دهد که ابزاری ایده­آل، برای شناسایی miRNA­ها در داده­های ترانسکریپتوم محسوب می­شود. ما در این پژوهش یک زیرمجموعه از ویژگی­های بهینه شامل 20 ویژگی را با استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) ایجاد کردیم. سپس با استفاده از برنامه C#، ویژگی­های استخراج شده برای داده­های آموزشی محاسبه شد. در این پژوهش، مدل هوشمند ماشین بردار پشتیبان با کرنل RBF و الگوریتم یادگیری SMO بهترین دسته‌بندی کننده برای پیش‌بینی ژن‌های microRNA در گوسفند و بز معرفی شد. حساسیت و اختصاصیت این مدل به ترتیب 88 و 85 درصد به‌دست آمد. سپس یک روش محاسباتی بر اساس آنالیز EST برای تشخیص miRNA­های بالغ گوسفند و بز مورد استفاده قرار گرفت. در کروموزوم یک گوسفند، 23 کاندید miRNA و در بز 15 miRNA از جستجوی هم­سانی شناسایی شد. نتایج نشان داد که مدل مورد استفاده ما می­تواند دقت بالایی در شناسایی miRNA­های گوسفند و بز ارائه دهد و نیز اطلاعات مفیدی را در زمینه عملکرد بیولوژیکی آن­ها در گونه­های نشخوارکنندگان فراهم آورد.

متن کامل [PDF 471 kb]   (4433 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: تخصصي
دریافت: 1396/3/27 | پذیرش: 1396/3/27 | انتشار: 1396/3/27

فهرست منابع
1. Ambros, V. 2004. The functions of animal micrornas. Nature, 431: 350-355. [DOI:10.1038/nature02871]
2. Ambros, V., B. Bartel, D.P. Bartel, C.B. Burge, J.C. Carrington, X. Chen, G. Dreyfuss, S.R. Eddy, S. Griffiths-Jones and M. Marshall. 2003. A uniform system for microrna annotation. Rna, 9: 277-279. [DOI:10.1261/rna.2183803]
3. Barozai, M.Y.K., I.A. Baloch and M. Din. 2011a. Computational identification of micrornas and their targets in two species of evergreen spruce tree (Picea). Waset, 75: 413-418.
4. Barozai, M.Y.K., I.A. Baloch and M. Din. 2012. Identification of micrornas and their targets in helianthus. Molecular Biology Reports, 39: 2523-2532. [DOI:10.1007/s11033-011-1004-y]
5. Barozai, M.Y.K., M. Din and I.A. Baloch. 2011b. Identification of micrornas in ecological model plant mimulus. Journal of Biophysical Chemistry, 2: 322-331. [DOI:10.4236/jbpc.2011.23037]
6. Bartel, D.P. 2004. MicroRNAs: genomics, biogenesis, mechanism, and function. Cell 116: 281-297. [DOI:10.1016/S0092-8674(04)00045-5]
7. Berezikov, E., G. Van Tetering, M. Verheul, L. Van Laake, J. Vos, R. Verloop, M. Van de Wetering, V. Guryev, S. Takada, A.J. Van Zonneveld, H. Mano, R. Plasterk and E. Cuppen. 2006. Many novel mammalian microrna candidates identiwed by extensive clon-ing and rake analysis. Genome Research, 16: 1289-1298. [DOI:10.1101/gr.5159906]
8. Burnside, J., M. Ouyang, A. Anderson, E. Bernberg, C. Lu, B.C. Meyers, P.J. Green, M. Markis, G. Isaacs and E. Huang. 2008. Deep sequencing of chicken micrornas. BMC Genomics, 9: 185. [DOI:10.1186/1471-2164-9-185]
9. Chen, C.Z., L. Li, H.F. Lodish and D.P. Bartel. 2004. MicroRNAs modulate hematopoietic lineage differentiation. Science, 303: 83-86. [DOI:10.1126/science.1091903]
10. Clop, A., F. Marcq, H. Takeda, D. Pirottin, X. Tordoir, B. Bibé, J. Bouix, F. Caiment, J.M. Elsen and F. Eychenne. 2006. A mutation creating a potential illegitimate microRNA target site in the myostatin Gene Affects Muscularity in Sheep. Nature Genetics, 38: 813-818. [DOI:10.1038/ng1810]
11. Coutinho, L.L., L.K. Matukumalli, T.S. Sonstegard, C.P. Van Tassell, L.C. Gasbarre, A.V. Capuco and T.P.L Smith. 2007. Discovery and profiling of bovine micrornas from immune-related and embryonic tissues. Physiological Genomics, 29: 35-43. [DOI:10.1152/physiolgenomics.00081.2006]
12. Crooks, G.E., G. Hon, J.M. Chandonia and S.E. Brenner. 2004. WebLogo: A sequence logo generator. Genome Research, 14: 1188-1190. [DOI:10.1101/gr.849004]
13. Eddy, S.R. 2004. How do rna folding algorithms work? nature biotechnology, 22: 1457-1458. [DOI:10.1038/nbt1104-1457]
14. Enright, A.J., B. John, U. Gaul, T. Tuschl, C. Sander and D.S Marks. 2004. MicroRNA targets in drosophila. Genome Biology, 5: R1. [DOI:10.1186/gb-2003-5-1-r1]
15. Filipowicz, W., S.N. Bhattacharyya and N. Sonenberg. 2008. Mechanisms of post-transcriptional regulation by micrornas: are the answers in sight? Nature Reviews Genetics, 9: 102-114. [DOI:10.1038/nrg2290]
16. Friedman, R.C., K.K.H. Farh, C.B. Burge and D.P. Bartel. 2009. Most mammalian mrnas are conserved targets of micrornas. Genome Research, 19: 92-105. [DOI:10.1101/gr.082701.108]
17. Gaidatzis, D., E. Van Nimwegen, J. Hausser and M. Zavolan. 2007. Inference of mirna targets using evolutionary conservation and pathway analysis. BMC Bioinformatics, 8: 69. [DOI:10.1186/1471-2105-8-69]
18. Glazov, E.A., P.A. Cottee, W.C. Barris, R.J. Moore, B.P. Dalrymple and M.L. Tizard. 2008. A microrna catalog of the developing chicken embryo identified by a deep sequencing approach. Genome Research, 18: 957-964. [DOI:10.1101/gr.074740.107]
19. Glazov, E.A., K. Kongsuwan, W. Assavalapsakul, P.F. Horwood, N. Mitter and T.J Mahony. 2009. Repertoire of bovine mirna and mirna-like small regulatory rnas expressed upon viral infection. PLoS One, 4: e6349. [DOI:10.1371/journal.pone.0006349]
20. Hall, T.A. 1999. BioEdit: a user-friendly biological sequence alignment editor and analysis program for Windows 95/98/NT. In: Nucleic Acids Symposium Series, 41: 95-98.
21. Hofacker, I.L. 2003. Vienna rna secondary structure server. Nucleic Acids Research, 31: 3429-3431. [DOI:10.1093/nar/gkg599]
22. Hossain, M.M., N. Ghanem, M. Hoelker, F. Rings, C. Phatsara, E. Tholen, K. Schellander and D. Tesfaye. 2009. Identification and characterization of mirnas expressed in the bovine ovary. BMC Genomics, 10: 443. [DOI:10.1186/1471-2164-10-443]
23. Huang, J., Z. Ju, Q. Li, Q. Hou, C. Wang, J. Li, R. Li, L. Wang, T. Sun and S. Hang. 2011. Solexa sequencing of novel and differentially expressed micrornas in testicular and ovarian tissues in holstein cattle. International Journal of Biological Sciences, 7: 1016-1020. [DOI:10.7150/ijbs.7.1016]
24. Huang, T.H., B. Fan, M.F. Rothschild, Z.L. Hu, K. Li and S.H. Zhao. 2007. MiRFinder: an improved approach and software implementation for genome-wide fast microrna precursor scans. BMC Bioinformatics, 8: 341-350. [DOI:10.1186/1471-2105-8-341]
25. Huang, Y., Q. Zou, S.M. Tang, L.G. Wang and X.J. Shen. 2010. Computational identification and characteristics of novel MicroRNAs from the Silkworm (Bombyx mori L.). Molecular Biology Reports, 37: 3171-3176. [DOI:10.1007/s11033-009-9897-4]
26. Kidner, C.A. and R.A. Martienssen. 2005. The developmental role of microrna in plants. Current Opinion in Plant Biology 8: 38-44. [DOI:10.1016/j.pbi.2004.11.008]
27. Kloosterman, W.P. and R.H.A. Plasterk. 2006. The diverse functions of micrornas in animal development and disease. Developmental Cell, 11: 441-450. [DOI:10.1016/j.devcel.2006.09.009]
28. Krek, A., D. Grün, M.N. Poy, R. Wolf, L. Rosenberg, E.J. Epstein, P. MacMenamin, I. da Piedade, K. C. Gunsalus and M. Stoffel. 2005. Combinatorial microrna target predictions. Nature Genetics, 37: 495-500. [DOI:10.1038/ng1536]
29. Krützfeldt, J., N. Rajewsky, R. Braich, K.G. Rajeev, T. Tuschl, M. Manoharan and M. Stoffel. 2005. Silencing of MicroRNAs in vivo with 'antagomirs'. Nature, 438: 685-689. [DOI:10.1038/nature04303]
30. Lagos-Quintana, M., R. Rauhut, W. Lendeckel and T. Tuschl. 2001. Identification of novel genes coding for small expressed RNAs. Science Signalling, 294: 853-858. [DOI:10.1126/science.1064921]
31. Lagos-Quintana, M., R. Rauhut, A. Yalcin, J. Meyer, W. Lendeckel and T. Tuschl. 2002. Identification of tissue-specific MicroRNAs from mouse. Current Biology, 12: 735-739. [DOI:10.1016/S0960-9822(02)00809-6]
32. Larkin, M., G. Blackshields, N. Brown, R. Chenna, P. McGettigan, H. McWilliam, F. Valentin, I. Wallace, A. Wilm and R. Lopez. 2007. Clustal W and Clustal X Version 2.0. Bioinformatics, 23: 2947-2948. [DOI:10.1093/bioinformatics/btm404]
33. Lau, N.C., L.P. Lim, E.G. Weinstein and D.P. Bartel. 2001. An abundant class of tiny rnas with probable regulatory roles in caenorhabditis elegans. Science Signalling, 294: 858-867. [DOI:10.1126/science.1065062]
34. Lee, R., R. Feinbaum, and V. Ambros. 2004a. A short history of a short RNA. Cell, 116: 89-100. [DOI:10.1016/S0092-8674(04)00035-2]
35. Lee, R. C., R.L. Feinbaum and V. Ambros. 1993. The C. elegans heterochronic gene lin-4 encodes small RNAs with antisense complementarity to Lin-14. Cell, 75: 843-854. [DOI:10.1016/0092-8674(93)90529-Y]
36. Lee, Y., C. Ahn, J. Han, H. Choi, J. Kim, J. Yim, J. Lee, P. Provost, O. Radmark and S. Kim. 2003. The nuclear RNase III drosha initiates MicroRNA Processing. Nature, 425: 415-419. [DOI:10.1038/nature01957]
37. Lee, Y., M. Kim, J. Han, K.H. Yeom, S. Lee, S.H. Baek and V. N Kim. 2004b. MicroRNA Genes Are Transcribed by RNA Polymerase II. EMBO J, 23: 4051-4060. [DOI:10.1038/sj.emboj.7600385]
38. Lewis, B. 2003. Prediction of Mammalian MicroRNA targets., et al. 115, 2003, Cell, 115: 787-798. [DOI:10.1016/S0092-8674(03)01018-3]
39. Ling, Y.H., J.P. Ding, X.D. Zhang, L.J. Wang, Y.H. Zhang, Y.S Li, Z.J. Zhang and X.R. Zhang. 2013. Characterization of MicroRNAs from goat (Capra Hircus) by solexa deep-sequencing technology. Genet Molecular Research, 12: 1951-1961. [DOI:10.4238/2013.June.13.4]
40. Long, J.E. and H.X. Chen. 2009. Identification and Characteristics of cattle MicroRNAs by homology searching and small RNA cloning. Biochemical Genetics, 47: 329-343. [DOI:10.1007/s10528-009-9234-6]
41. Mathews, D.H., J. Sabina, M. Zuker and D.H. Turner. 1999. Expanded sequence dependence of thermodynamic parameters improves prediction of RNA secondary structure. Journal of Molecular Biology, 288: 911-940. [DOI:10.1006/jmbi.1999.2700]
42. Nilsen, T.W. 2007. Mechanisms of MicroRNA-Mediated Gene Regulation in Animal Cells. Trends Genet, 23: 243-249. [DOI:10.1016/j.tig.2007.02.011]
43. Pillai, R.S., S.N. Bhattacharyya and W. Filipowicz. 2007. Repression of protein synthesis by mirnas: how many mechanisms? Trends in Cell Biology, 17: 118-126. [DOI:10.1016/j.tcb.2006.12.007]
44. Plasterk, R.H.A. 2006. Micro RNAs in Animal Development. Cell, 124: 877-881. [DOI:10.1016/j.cell.2006.02.030]
45. Place R.F., L.C. Li, D. Pookot, E.J. Noonan and R. Dahiya. 2008. MicroRNA-373 induces expression of genes with complementary promoter sequences. Proceedings of the national academy of Sciences of the United States of America, 105: 1608-1613. [DOI:10.1073/pnas.0707594105]
46. Ramachandra, R.K., M. Salem, S. Gahr, C.E. Rexroad and J. Yao. 2008. Cloning and characterization of MicroRNAs from rainbow trout (oncorhynchus mykiss): their expression during early embryonic development. BMC Developmental Biology, 8: 41-50. [DOI:10.1186/1471-213X-8-41]
47. Rehmsmeier, M., P. Steffen, M. Hochsmann and R. Giegerich. 2004. Fast and effective prediction of MicroRNA/Target Duplexes. RNA, 10: 1507-1517. [DOI:10.1261/rna.5248604]
48. Sheng, X., X. Song, Y. Yu, L. Niu, S. Li, H. Li, C. Wei, T. Liu, L. Zhang and L. Du. 2011. Characterization of MicroRNAs from Sheep (Ovis Aries) using computational and experimental analyses. Molecular Biology Reports, 38: 3161-3171. [DOI:10.1007/s11033-010-9987-3]
49. Singh, J. and J. Nagaraju. 2008. In silico prediction and characterization of MicroRNAs from Red flour beetle (Tribolium Castaneum). Insect Molecular Biology, 17: 427-436. [DOI:10.1111/j.1365-2583.2008.00816.x]
50. Sinha, S., T. Vasulu and R.K. De. 2009. Performance and evaluation of MicroRNA gene identification tools. Journal of Proteomics & Bioinformatics, 2: 336-343. [DOI:10.4172/jpb.1000093]
51. Strozzi, F., R. Mazza, R. Malinverni and J. Williams. 2009. Annotation of 390 bovine MiRNA genes by sequence similarity with other species. Animal Genetics, 40: 125. [DOI:10.1111/j.1365-2052.2008.01780.x]
52. Tesfaye, D., D. Worku, F. Rings, C. Phatsara, E. Tholen, K. Schellander and M. Hoelker. 2009. Identification and expression profiling of micrornas during bovine oocyte maturation using heterologous approach. Molecular Reproduction and Development, 76: 665-677. [DOI:10.1002/mrd.21005]
53. Wei, Y., S. Chen, P. Yang, Z. Ma and L. Kang. 2009 Characterization and comparative profiling of the small rna transcriptomes in two phases of locust. Genome Biology, 10: R6. [DOI:10.1186/gb-2009-10-1-r6]
54. Wightman, B., I. Ha and G. Ruvkun. 1993. Posttranscriptional Regulation of the Heterochronic Gene Lin-14 by Lin-4 Mediates Temporal Pattern Formation in C. Elegans. Cell, 75: 855-862. [DOI:10.1016/0092-8674(93)90530-4]
55. Winter, J., S. Jung, S. Keller, R.I. Gregory and S. Diederichs. 2009. Many roads to maturity: microrna biogenesis pathways and their regulation. Nature cell Biology, 11: 228-234. [DOI:10.1038/ncb0309-228]
56. Yekta, S., I. Shih and D.P. Bartel. 2004. MicroRNA-Directed cleavage of HOXB8 mRNA. Science Signalling, 304: 594-610. [DOI:10.1126/science.1097434]
57. Yoon, S. and G.D. Micheli. 2006. Computational Identification of MicroRNAs and Their Targets. Birth Defects Research Part C: Embryo Today: Reviews, 78: 118-128. [DOI:10.1002/bdrc.20067]
58. Yousef, M., L. Showe and M. Showe. 2009. A study of MicroRNAs in silico and in vivo: bioinformatics approaches to MicroRNA discovery and target identification. FEBS Journal, 276: 2150-2156. [DOI:10.1111/j.1742-4658.2009.06933.x]
59. Zhang, B., X. Pan, Q. Wang, G.P. Cobb and T.A. Anderson. 2006. Computational identification of MicroRNAs and Their Targets. Computational Biology and Chemistry, 30: 395-407. [DOI:10.1016/j.compbiolchem.2006.08.006]
60. Zhang, Y., J. Wang, S. Huang, X. Zhu, J. Liu. N. Yang, D. Song, R. Wu and G. Skogerbo. 2009. Systematic identification and characterization of chicken (Gallus Gallus) ncRNAs. Nucleic Acids Research, 37: 6562-6574. [DOI:10.1093/nar/gkp704]
61. Zuker, M. 2003. Mfold web server for nucleic acid folding and hybridization prediction. Nucleic Acids Research, 31: 3406-3415. [DOI:10.1093/nar/gkg595]

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به پژوهشهای تولیدات دامی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Research On Animal Production

Designed & Developed by : Yektaweb