Pankaj Khurana*, Rajeev Varshney, R. Sugadev
Die Genregulation wird als komplexer Prozess angesehen, bei dem regulatorische Elemente und ihre Ziele hochkomplexe Netzwerkinteraktionen bilden und so die normale biologische Physiologie sowie die Entstehung und den Verlauf von Krankheiten beeinflussen. Transkriptionsfaktoren (TF) und microRNA (miRNA) sind grundlegende transkriptionelle und posttranskriptionelle Regulatoren der Genexpression, die wichtige biologische Prozesse steuern. In den letzten Jahren haben viele Hochdurchsatzstudien gezeigt, dass die komplexen regulatorischen Interaktionen durch das komplexe Zusammenspiel zwischen miRNA und TF vermittelt werden, die gemeinsam ein Zielgen (TG) regulieren. Es ist auch bekannt, dass miRNAs und TFs sich gegenseitig regulieren. Dieser komplexe Koregulationsmechanismus kann in Form eines miRNA:TF:TG-Koregulationsnetzwerks dargestellt werden. Dieses Netzwerk kann verwendet werden, um mehrere kleine wiederkehrende Untergraphen zu identifizieren, die als Regulierungskreise bezeichnet werden. Einer dieser Regulierungskreise, auch Feed-Forward Loops (FFLs) genannt, ist ein Muster mit drei Knoten, das aus einer miRNA und einem TF besteht, von denen einer den anderen reguliert und beide gemeinsam einen TG regulieren. Diese Regelkreise haben sich als nützlich erwiesen, um das komplexe Zusammenspiel der Genregulation bei zahlreichen physiologischen und pathologischen Zuständen zu erklären.
Human.miRFFL.DB ist eine umfassende integrierte Ressource für humane miRNA:TF:TG-Koregulationsnetzwerke und die damit verbundenen Regelkreise. Um beide Arten von FFL-Motiven zu identifizieren, d. h. miRNA-FFL und TF-FFL, wurden interne Skripte verwendet, die auf dem Prinzip der Graphentheorie basieren. Die Datenbank bietet zusätzlich eine interaktive Visualisierung der Koregulationsnetzwerke und der damit verbundenen FFLs. Human.miRFFL.DB kann als umfassendes Nachschlagewerk für humane miRNA:TF:TG-Koregulationsnetzwerke und die damit verbundenen FFLs verwendet werden, um die komplexen zellulären Interaktionen dieser regulatorischen Biomoleküle zu entschlüsseln. Human.miRFFL.DB ist online verfügbar unter http://mirffldb.in/human/