[发明专利]一种量化miRNA对相关疾病基因影响程度的方法

说明书

本发明公开了一种量化miRNA对相关疾病基因影响程度的方法，包括如下步骤：①确定miRNA‑mRNA调控关系表；②基因差异表达分析，确定显著差异变化的基因；③计算miRNA表达变化矩阵(ΔE_miR)和mRNA表达变化矩阵(ΔE_Gene)；④根据miRNA表达变化矩阵及miRNA‑mRNA调控关系表，计算所有miRNAs对靶基因mRNA的协同效应(ΔR)；⑤计算mRNA表达变化与ΔR之间的皮尔森相关系数，获得显著负相关的基因；⑥计算单个miRNA对相应靶基因mRNA的影响。本发明考虑多个miRNAs对靶基因mRNA的协同作用效果，并提出了量化miRNA对其影响的方法。该方法对于筛选在疾病发生发展中起到关键作用的miRNA具有重要的意义。

技术领域

本发明涉及基因检测技术领域，尤其涉及一种量化miRNA对相关疾病基因影响程度的方法。

背景技术

疾病的产生往往涉及多个编码基因以及非编码基因的异常表达，其中miRNA属于一类非常重要的非编码基因。已经有诸多文献指出，miRNA的异常表达在许多复杂疾病的发生及发展过程中发挥着极其重要的功能和作用。因此，确定疾病相关miRNA将为探究复杂疾病的发生机理及设计有效的治疗方案带来新的希望。由于miRNA的表达和mRNA一样具有时空性，不同的组织当中，miRNA的表达往往具有很大的差异；并且，miRNA和mRNA之间的调控关系具有多对多的关系。这两方面的因素对确定疾病相关miRNA以及研究不同miRNA对同一个靶基因mRNA的影响程度带来了挑战。

由于miRNA主要是通过特异性结合到靶mRNA上促使其降解从而抑制其翻译生成蛋白质，因此，上游miRNA的变化将导致下游靶mRNA的变化。本方法假定一个靶mRNA的变化与上游miRNA的变化符合线性关系。并且，他们的变化具有显著的负相关性。进而根据这一线性关系，可以推测不同miRNA对一个靶基因mRNA的影响程度。本方法将为疾病的诊断及miRNA药物的筛选提供理论依据。

发明内容

本发明的目的是提供一种量化miRNA对相关疾病基因影响程度的方法，其步骤包括有：

①从数据库中下载miRNA靶基因数据，构建靶基因数据库；

②基因差异表达分析：根据mRNA表达谱数据，使用软件包计算每个基因对应的经过校正的p值，校正后的p值小于0.05的基因即为差异表达基因；

③计算miRNA表达变化矩阵(ΔE_miR)：根据miRNA表达谱数据，计算表达值变化矩阵ΔE_miR＝E_d-E_n，其中E_d指的是疾病组表达谱中的miRNA的表达值，而E_n则指的是正常对照组中的miRNA的表达值；计算mRNA表达变化矩阵(ΔE_Gene)：根据mRNA表达谱数据，计算表达值变化矩阵ΔE_Gene＝E_d'-E_n'，其中E_d'指的是疾病组表达谱中的mRNA的表达值，而E_n'则指的是正常对照组中的mRNA的表达值；

④根据miRNA表达变化矩阵及miRNA-mRNA调控关系表，计算多个miRNAs对同一个靶基因mRNA的协同效应ΔR，其中ΔE_miR-i表示miR-i表达值的变化大小，n_i表示miR-i靶基因数量，M_j表示能够靶向mRNA_j的所有miRNAs的集合；

⑤计算mRNA表达变化矩阵ΔE_Gene与ΔR之间的皮尔森相关系数，获得皮尔森相关系数小于0.05的基因；