MicroRNA(miRNA)是長度約為20到22個堿基的單鏈內源性非編碼RNA。普遍存在于真核生物中,對基因表達有重要的調控作用。研究發(fā)現miRNA是植物發(fā)育的有效調節(jié)因子,如株高株型、開花時間和繁殖力等,還參與植物代謝過程的調控。最近研究發(fā)現,miRNA參與藥用植物次生代謝途徑;而藥用植物中的藥效成分絕大部分通過植物次生代謝途徑產生。此外,還有報道表明植物中的部分miRNA能穩(wěn)定地跨物種傳播,并對特定基因起調控作用;有些miRNA通過該途徑參與抑制癌癥發(fā)生。目前已報道的植物miRNA數據庫均未包含藥用植物miRNA的相關信息。為填補該空白,我們報道了第一版藥用植物miRNA數據庫MepmiRDB(medicinal plant microRNA database),免費訪問網址http://mepmirdb.cn/mepmirdb/index.html。該數據庫包含29種藥用植物的數千條候選miRNA,并為用戶提供多種功能模塊,包括:Home模塊(數據庫主頁,展示數據庫更新的信息,以及用戶訪問信息)、Sequence模塊(提供miRNA成熟體序列、miRNA前體的序列及結構信息)、Expression模塊(提供成熟miRNA在不同組織器官、不同生長條件或處理條件下的表達量信息)、Interaction模塊(提供miRNA調控的靶基因在蛋白水平上互作的信息)、Statistics模塊(提供29種藥用植物miRNA相關統計信息匯總表)、Search模塊(利用該模塊可以基于藥用植物拉丁文名、miRNA家族和miRNA序列進行搜索)、Download模塊(提供29種藥用植物miRNA序列、pri-miRNA序列、pre-miRNA序列、miRNA表達量和互作網絡中的靶轉錄本的下載)、Document模塊(為用戶提供數據庫使用幫助)。MepmiRDB提供的所有這些功能模塊為科研人員研究藥用植物miRNA的序列特征、調控機制、生物學功能提供了有力的基礎數據。在接下去的研究中,我們將利用公共數據庫中不斷增加的相關測序數據,在第一版MepmiRDB的基礎上增加藥用植物物種和測序數據類型(如RNA結構測序),并拓展數據庫的功能(如添加miRNA上游調控網絡信息),從而構建用戶體驗更好、信息量更豐富的藥用植物miRNA數據庫。
【學位單位】：杭州師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：S567
【部分圖文】：

杭州師范大學碩士學位論文 1 前言中起到的轉錄后調控作用進行了深入研究。圖 1.2 展示了類黃酮合成（苯丙烷途徑）的代謝步驟及起關鍵催化作用的酶；并展示了 miRNA 在該過程中的調控作用，如 miR396b 參與調控編碼 UDPG-黃酮類葡萄糖基轉移酶（UFGT）的基因表達，而 UFGT 參與合成黃酮苷以及花青素，由此證明 miRNA 在參與調控植物次生代謝途徑的重要作用（Gupta et al., 2017）。

2 構建藥用植物數據庫的材料、原理及方法在本研究中，我們建立了第一版藥用植物 microRNA 數據庫（medicinal plantmicroRNA database ， 簡 稱 MepmiRDB ） ， 免 費 訪 問 鏈 接http://mepmirdb.cn/mepmirdb/index.html。本數據庫包含了 29 種藥用植物的數千條 miRNA 記錄，并為用戶提供了“Sequence”（miRNA 基因序列及前體二級結構信息）、“Expression”（miRNA 表達譜信息）、“Interaction”（靶基因及其在蛋白水平的相互作用關系）以及“Statistics”（數據庫統計信息）四個主要功能模塊，還包括“Home”（網站主頁）、“Search”（miRNA 查找工具）、“Download”（數據下載）和“Document”（使用說明文件）四個輔助功能模塊。藥用植物數據庫框架如圖 2.1 所示。

于 RNA 二級結構預測的 Vienna RNA 軟件包（Hofacker, 2003）。圖2.2 展示了 miRDeep-P 軟件的工作流程。運行 miRDeep-P 軟件，第一步將正確格式（FASTA 格式）的小分子 RNA 序列匹配到參考序列上（用 Trinity 軟件拼接好的轉錄本）；第二步過濾小于 15 nt 的序列（進一步檢索與已知 miRNA 基因相關的序列）；第三步提取不同長度的候選 miRNA 前體序列（默認值= 250）；第四步預測 RNA 二級結構；第五步將預測的二級結構結合到 miRDeep 核心算法與植物特異性評分系統上；然后第六步基于植物 miRNA 基因的已知特征，利用其他植物特異性標準過濾來自核心算法得出的序列，最終得出候選 miRNA 序列。我們在前一章節(jié)闡述了用 Trinity 方法組裝藥用植物轉錄本的原理過程。我們以 Trinity 拼接得到的轉錄本為參考序列，以此作為 miRNA 前體預測的參考序列。通過 miRDeep-P 軟件預測，得到了成熟 miRNA 序列在參考序列上的位置。此外，我們將 sRNA-seq 數據匹配到預測得到的 miRNA 前體序列上，通過歸一化的 RPM 讀數來度量 pri-miRNA 上的 sRNA 表達水平，以此來驗證預測得到的前體 miRNA 的可靠性�；谏鲜鲱A測結果

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本文編號：2820245