microRNA深度测序数据分析的生物信息学算法及应用

摘要

随着深度测序技术的发展，涌现出许多新的软件和工具，它们应用在发现新的microRNA(miRNA)以及对于miRNA表达谱的分析。在这篇论文中，我们对于相关的八款软件，基于它们的公共特点和主要算法做了评估。三组不同的深度测序数据来自于不同的物种，并且用它们来评估计算时间，探测到已知miRNA的敏感性和准确性，以及预测新的miRNA的能力，我们的这项研究为科研人员提供了一个有用的信息，便于选择一个更好的工具来解决实际问题，比如：对于深度测序数据，选择一个适当的软件来发现新的miRNA或者分析miRNA的表达谱。
　　 研究方法是选取了线虫，鸡和人的三套深度测序数据。运行平台是使用X_8664bits的Ubuntu8.04.4版本。敏感性的公式是Sensitivity(Sen)=TP/(TP+FN)。准确性的公式Accuracy(Acc)=TP/(TP+FP+FN)。线虫，鸡和人的序列DAN序列和基因注释来自UCSCGenomeBrowser。使用mfold对于新的miRNA进行二级结构的预测。
　　 使用对于三套深度测序数据集，运行时间上miRExpress和mireap所用的时间较短，而miRDeep和MIReNA所有的时间较长。预测已知miRNA的能力从两方面分析：一个是敏感性，另一方面是准确性。敏感性方面，miRExpress和DSAP在预测线虫数据集时，达到最高值，miRExpress，DSAP和mirTools在预测鸡数据集时，达到最高值，miRanalyzer在预测人数据集时达到最高值。敏感性方面，miRDeep在预测线虫时，表现最好，mirTools在预测鸡时，表现最好，而在预测人时，miRExpress则表现最好。
　　 对于三个物种，miRDeep，mireap和MIReNA所预测出的已知miRNAs的文氏图：在预测线虫方面，它们有较高的重叠交叉，而在预测鸡和人方面，它们有较低的重叠交叉。这三套软件在预测线虫方面，得出的结果比较聚集，而在预测人方面，得出的结果比较分散。
　　 在预测新的miRNA方面，如果它是线虫，首选是MIReNA，接下来可以选择mireap或miRDeep，如果是脊椎动物，首选是mireap，接下来可以选择miRDeep或miRTRAP，如果是哺乳动物，首选是MIReNA，接下来可以选择miRDeep或mirTools。
　　 对于miRNA的深度测序的数据分析，选择一款“合适”的软件是至关重要的，在选择软件之前，一定要确定物种的基因注释是否存在，在这八款软件中，miRExpress可以用于任何物种，但是mfold和RNALogo必须用在新的miRNA的发现。DSAP可以用于比较miRNA基因组。合适的软件的选择还要基于输入和输出文件的要求。

目录

声明

一、引言

1.有关miRNA的生物学问题

2.深度测序对于研究miRNA带来的帮助

3.实用价值与理论意义

4.解决的问题

二、材料与方法

1.理论分析

2.和miRNA数据分析相关深度测序软件简介

3.计算方法分析

4.数据来源与使用工具

三、结果

1.运行时间

2.敏感性

3.准确性

4.文氏图

5.预测新miRNAs的能力

四、讨论

1.和小片段RNA序列的比对

2.预测已知miRNAs的敏感性

3.预测已知miRNAs的准确性

4.文氏图

5.预测新的miRNAs的能力

6.八款软件的不足及其影响的功能特点

7.整体上对软件的综述和深入分析

8.根据不同的需求选择不同的软件

五、实际应用

1.使用mirTools，DSAP，miranalyzer做简单的数据分析

2.使用mireap，miRDeep，MIReNA做深度的数据分析

参考文献

攻读学位期间公开发表的论文

附录

致谢