[发明专利]一种基于自然语言处理系统的microRNA靶基因的筛选方法

说明书

技术领域

本发明属于生物技术领域，涉及microRNA(微小核糖核酸)靶基因的生物信息学筛选方面。

背景技术

本发明利用计算机自然语言处理系统，找到了一种可以从已有文献中筛选microRNA靶基因的生物信息学方法，可以免除中间实验的繁烦步骤，直接针对目标基因进行锁定，以便于进一步的实验验证。适用于microRNA芯片后续的靶基因筛选以及已知特定microRNA的靶基因筛选。

microRNA是一类新的、非编码的、内源性小RNA，广泛存在于从植物、线虫到人类的细胞中，它通过碱基配对的方式结合到靶mRNA的3‘非翻译区，从而抑制其翻译或促进mRNA的降解。miRNA通过非完全的与靶mRNAs 3‘非翻译区互补结合，形成RNA沉默复合体，抑制靶mRNA的翻译或促进降解，产生转录后基因沉默效应，调控基因的表达，这些靶mRNA进一步调控多种生物学行为，如发育的进程、干细胞分化、细胞凋亡、疾病以及肿瘤发生。

目前的miRNA靶基因预测软件往往对于单个miRNA靶基因给出几百个靶基因，这对于靶基因后续的验证产生了很大的障碍。对于在特定生物过程的情况下，鉴定microRNA的靶基因本身是一个挑战。我们的靶基因预测方法通过整合不同的靶基因预测软件，首先获得microRNA的靶基因的初步列表。然后根据研究的不同生物学过程，利用关键词搜索PubMed(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/)数据库，获得所有的文献信息，然后利用计算机文本自动挖掘系统，提取相关的基因列表。取该列表与靶基因列表的交集。最后根据基因网络分析，确定最为关键的节点靶基因。

发明内容

本发明利用计算机文本挖掘和基因网络分析技术，找到了一种在特定生物学过程中鉴定关键靶基因的方法。该方法基本流程如下：

步骤一：选定特定的研究对象和microRNA。

步骤二：引入文献挖掘技术，搜索相关基因。

步骤三：对microRNA进行靶基因预测，整理成列表。

步骤四：整合步骤三与步骤四的基因列表，并构建基因相互作用关系网络。

步骤五：分析步骤四中基因的连接度，寻找节点基因，筛选出microRNA的关键靶基因。

步骤六：实验验证。

本方法的特征：

利用计算机文本挖掘和基因网络分析技术，找到了一种在特定生物学过程中鉴定关键靶基因的方法，可以免除中间实验的繁烦步骤，直接针对目标靶基因进行锁定，以便于进一步的实验验证。

在创新性方面，我们的方法解决了常规方法预测microRNA靶基因数量过多过杂的问题，从而使后续的靶基因鉴定工作更为容易。通过基因网络分析，可以筛选到关键的靶基因。

附图说明

图1：本发明所述方法的实施流程图

图2：本发明所述方法实例中构建的基因相互作用网络图

图3：本发明所述方法实例中基因互作网络连接度分析结果图

具体实施方式

本发明将以与直肠癌疾病发生相关的miR-21(一种已知的microRNA)的靶基因筛选为实例，介绍本发明所述方法的具体实施步骤。

步骤一、本发明我们选取直肠癌疾病发生这一生物过程作为研究对象，通过研究它的肿瘤细胞，我们发现miR-21与肿瘤的生成有关系，所以我们选取miR-21作为我们实验分析的microRNA。

步骤二、这里我们利用我们的文献挖掘分析系统(软件著作权登记号：2009SR045504)以miR-21为关键词进行搜索分析，处理分析结果并提取出我们需要的与miR-21相关的基因，整理成列表。

步骤三、对miR-21进行靶基因预测。本实例中，我们将使用如下三种最为常用的软件进行预测：

PicTar 2005：http://pictar.mdc-berlin.de/cgi-bin/PicTar_vertebrate.cgi

miRanda v5：http://www.ebi.ac.uk/enright-srv/microcosm/htdocs/targets/v5/

TargetScan 5.1：http://www.targetscan.org/

我们整合上面三种软件的预测结果，取他们的结果交集作为miR-21的候选靶基因集，并整理成列表。

步骤四、我们将步骤二和步骤三的结果整合到一起，并以此构建基因之间相互作用关系网络。