Zeitschrift für Data Mining in Genomics & Proteomics

Abstrakt

Ein rechnergestützter Ansatz zur Identifizierung von Mikro-RNAs in Pflanzen: Kombination genombasierter Vorhersagen mit RNA-Sequenzdaten

Jorge S. Oliveira, Nuno D. Mendes, Victor Carocha, Clara Graça, Jorge A. Paiva und Ana T. Freitas

MicroRNAs sind endogene Moleküle, die durch die Stummschaltung gezielter Boten-RNAs wirken und eine wichtige regulatorische Rolle bei vielen physiologischen Prozessen sowohl bei Pflanzen als auch bei Tieren spielen. Hier schlagen wir eine Pipeline vor, die CRAVELA nutzt, ein Tool zum Auffinden von microRNAs in Einzelgenomen, das ursprünglich für die Entdeckung von microRNAs bei Tieren entwickelt wurde, sowie einen NGS-Datenanalysealgorithmus, der eine neuartige Bewertungsfunktion zur Bewertung des Expressionsprofils von Kandidaten bietet und dabei die erwartete relative Häufigkeit von RNA-Fragmenten aus der reifen Sequenz im Vergleich zu anderen Teilen des microRNA-Vorläufers nutzt. Dieser Ansatz wurde an Eucalyptus spp. getestet, für die trotz ihrer wirtschaftlichen Bedeutung keine microRNAs dokumentiert wurden. Das Ergebnis unseres Ansatzes war eine kurze Liste von Kandidaten, die sowohl konservierte als auch nicht-konservierte Sequenzen umfasste. Die experimentelle Validierung zeigte eine Amplifikation bei 6 von 8 Kandidaten, die aus den nicht-konservierten Sequenzen mit der besten Bewertung ausgewählt wurden.