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長鏈非(fei)編(bian)碼RNA(long non-coding RNA,lncRNA)是(shi)一類轉錄本長度超過200nt、不編(bian)碼蛋白的(de)RNA。利(li)用新一代高(gao)通量測序技術進行lncRNA測序,並結(jie)合生物(wu)信息學的(de)預測工具進行lncRNA分析,有助于(yu)科研工作(zuo)者更快發現那些具有重要調控功能的(de)lncRNA,分析其與特定生物(wu)學過程的(de)關(guan)系(xi)。該方法可(ke)以更加高(gao)效(xiao)地獲取lncRNA序列以及位置(zhi)信息,且突破了常(chang)規lncRNA芯(xin)片檢測技術的(de)使用範圍限制,還(huai)可(ke)對新的(de)lncRNA進行xing)?餳骯δ芊治觶  蟠俳ncRNA的(de)深入研xin)俊/p>

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lncRNA預測

lncRNA的(de)預測包含基本篩(shai)選和潛在編(bian)碼能力篩(shai)選兩部分。百邁(mai)客(ke)綜合目前(qian)應用最廣(guang)泛的(de)編(bian)碼潛能分析方法對候(hou)選lncRNA進行進一步的(de)篩(shai)選,主(zhu)要包括(kuo)︰CPC分析、CNCI分析、CPAT分析、pfam蛋白結(jie)構(gou)域分析四種(zhong)方法。為直觀展示分析結(jie)果,將4種(zhong)分析軟件鑒定得到的(de)noncding transcripts進行統(tong)計(ji),做維(wei)恩圖。同時(shi)對以上4種(zhong)分析結(jie)果取交集,用于(yu)後(hou)續(xu)lncRNA分析。

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lncRNA分類

經過四種(zhong)軟件預測篩(shai)選後(hou),對最終得到lncRNA種(zhong)類及佔比情況(kuang)進行統(tong)計(ji),包括(kuo)︰lincRNA、anti-sense_lncRNA、intronic_lncRNA、sense_lncRNA。

差(cha)異表(biao)達LncRNA聚類分析

聚類分析用于(yu)判斷差(cha)異基因(yin)在不同實驗條(tiao)件下(xia)的(de)表(biao)達模式,可(ke)通過將表(biao)達模式相同或相近(jin)的(de)LncRNA聚集成(cheng)類,從而(er)識(shi)別LncRNA的(de)功能,同類LncRNA可(ke)能具有相似(si)的(de)功能或共同參(can)與同一代謝huai)獺6隕shai)選出的(de)差(cha)異表(biao)達lncRNA做層次聚類分析,將具有相同或相似(si)表(biao)達行為的(de)lncRNA進行xin)劾唷/p>

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差(cha)異表(biao)達LncRNA染色體分布

基因(yin)在染色體上xi)奈恢zhi)關(guan)系(xi)同基因(yin)行使的(de)功能有著重要的(de)關(guan)系(xi),文獻中(zhong)有報道一部分lncRNA有潛在的(de)啟動子功能,對yun)淞誚jin)的(de)基因(yin)具有調控功能,因(yin)此我(wo)們對差(cha)異表(biao)達lncRNA和mRNA序列xing)諶舊 宸植甲齔齜治觥/p>

LncRNA有哪些主(zhu)要功能?

答︰LncRNA的(de)主(zhu)要功能有︰干擾(rao)下(xia)游基因(yin)的(de)表(biao)達;干擾(rao)mRNA的(de)剪切,形成(cheng)不同的(de)剪切形式;與編(bian)碼蛋白基因(yin)的(de)轉錄本形成(cheng)互補(bu)雙(shuang)鏈,在Dicer黴(mei)的(de)作(zuo)用下(xia)產生內源性(xing)siRNA;作(zuo)為小分子RNA(如miRNA、piRNA)的(de)前(qian)體分子。

如何進行LncRNA的(de)預測?

答︰lncRNA的(de)預測包含基本篩(shai)選和潛在編(bian)碼能力篩(shai)選兩部分。

(1)篩(shai)選長度≧200bp,Exon個數≧2,FPKM≧0.1的(de)轉錄本序列進行後(hou)續(xu)編(bian)碼潛能預測;

(2) 應用主(zhu)流的(de)CPC分析、CNCI分析、CPAT分析、pfam蛋白結(jie)構(gou)域分析四種(zhong)方法對基本篩(shai)選獲得的(de)轉錄本進行編(bian)碼潛能預測,保留不具編(bian)碼潛能的(de)轉錄本序列,四種(zhong)方法取交集即為最後(hou)預測出的(de)LncRNA。

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