MicroRNA全攻略(2011年).ppt

数据 microRNA靶基因数据 Targetscans和PicTar的交集部分 信号网络 手工注释的 包含540个蛋白，1258条边的信号网络 人民卫生出版社8年制及7年制临床医学等专业用《生物信息学》 （一）miRNA对不同类型信号蛋白的调控倾向性 29.4%的信号蛋白是miRNA的靶基因，而人类基因组（大约两万多基因）在该数据中只有17%被miRNA调控，表明miRNA的调控在信号网络中有相对更重要的作用 。 连接蛋白（Adaptors） 连接蛋白下游成分的多少可以将连接蛋白分成两组： 高连接组（下游有多于4个的信号蛋白） 低连接组（下游有不多于4个的信号蛋白） 计算两组中下游信号蛋白中被miRNA靶向的比例 ，其中36.1%的高连接组下游的信号蛋白被miRNA调控，低连接组只有24.2% ，miRNA倾向调控前者的下游信号成分。 （二）miRNA对不同类型信号蛋白的调控倾向性 miRNA对信号网络模体的选择性调控 miRNA不倾向靶向负向调控模体中的蛋白，但是倾向调控正向调控模体中的蛋白。 正向反馈环（id 98），miRNA的负向控制能够增强对这些噪声或者波动放大的过滤或者缓冲作用 在某种模体中，Ra=正向调控边/所有有向边的比例 小结 上面这些规律表明在人类中，miRNA用多种方式调控信号网络。 通过选择性调控网络的大部分下游蛋白、多下游成分的连接蛋白、正向调控模体，miRNA能够终止以前存在的信息并快速促进和稳定对新信号的响应。 另一方面，miRNA不倾向调控网络的上游成分，比如配体、基本细胞机器共享的蛋白和负向调控模体中的信号蛋白。 框架 miRNA调控细胞信号网络 miRNA调控代谢网络 miRNA调控基因转录调控网络 miRNA调控蛋白互作网络 miRNA调控的网络模体 miRNA调控代谢网络 许多代谢产物可以被不同的代谢通路共享，且互相交织形成复杂的代谢网络。 代谢网络的控制机制是复杂的，涉及到转录水平，转录后水平和翻译水平三个水平上的调控。 通常我们认为代谢网络中的酶被转录因子紧紧控制。miRNA是新发现的一类丰富的负向调控子，因此我们认为miRNA调控代谢网络也是合理的。 实验也验证了miRNA调控氨基酸代谢，胆固醇的生物合成等代谢过程。 miRNA对代谢网络的调控是否也存在一些类似与信号网络或者代谢网络特有的原则呢？ 人民卫生出版社8年制及7年制临床医学等专业用《生物信息学》 数据准备 从KEGG数据库中获取人类代谢通路数据，把代谢网络转化成以反应为节点的网络 A和B分别表示两个反应对应的酶（可以是一个也可以是多个） 把TargetScan预测得到的人类整个基因组的miRNA靶点数据映射到该代谢网络上 miRNA显著调控代谢反应 反应只有一个酶催化，那么如果酶被miRNA调控，我们就认为该反应被miRNA调控； 反应涉及多个酶（不少于2个酶），统计这些酶中是miRNA靶基因的数目，如果比随机高，且具有显著性，也认为该反应被miRNA调控。 A B 底物1 产物1 产物2 A B miRNA调控多酶反应的随机方法 随机扰动miRNA与所有酶的调控关系 在扰动后的网络中重新统计每个反应涉及的酶中是miRNA靶基因的数目，重复5000次 然后利用经验概率P估计显著性，即统计5000次随机中，比真实情况高的比例 因为多酶的反应都进行显著性检验，所以需要进行多重检验验证，可以通过R的Qvalue包进行多重检验校正 校正后的显著性水平设为0.25，低于该值的都被认为是被miRNA显著调控的反应。 miRNA对不同类型代谢反应的调控倾向性 计算每类节点中miRNA靶基因的比例 过渡节点避免被miRNA调控且和随机比较是显著的；而miRNA靶点显著富集在hub和切割点两个集合上 上游节点 HUB 下游节点 切割点 过渡节点 不同类型代谢反应的显著性 为了计算每类节点是富集还是避免被miRNA调控的显著性，通过从整个代谢网络中随机抽取和每类节点数目相同的节点，计算被miRNA调控的比例，重复这种操作5000次，计算两种类型的经验概率，即随机情况中高于真实情况和低于真实情况，取0.05作为显著性水平。 miRNA对代谢网络局部模块化结构调控倾向性 局部模块化结构 线性模式 支化模式 分叉型 汇集型 依据每种类型中节点被miRNA调控的数目进一步进行划分，最后检验这些更细模式在网络中的富集和缺失情况 富集和缺失的显著性 统计随机网络中每种更细模式的数目，共随机10000次 两种经验概率 随机情况中高于真实情况的比率 随机情况中低于真实情况的比率。 所有的线性模式都被miRNA富集靶向。 不管是汇集型还是分叉型，其中不包含任何miRNA靶点的模式在网络中是显