[发明专利]一种基于circRNA位置信息预测RNA结合蛋白的方法有效

专利信息
申请号: 202110333465.9 申请日: 2021-03-29
公开(公告)号: CN113096729B 公开(公告)日: 2022-03-18
发明(设计)人: 洪林君;吴珍芳;蔡更元;臧旭鹏;刘德武;李紫聪;顾婷;徐铮;黄思秀 申请(专利权)人: 华南农业大学
主分类号: G16B20/30 分类号: G16B20/30;G16B30/00
代理公司: 佛山市君创知识产权代理事务所(普通合伙) 44675 代理人: 许菲菲
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 circrna 位置 信息 预测 rna 结合 蛋白 方法
【权利要求书】:

1.一种基于circRNA位置信息预测RNA结合蛋白的方法,其特征在于包含如下步骤:

(1)提取待测样本总RNA,进行高通量circRNA测序,得到circRNA染色体位置信息;基于circRNA染色体位置信息,将所有circRNA染色体位置信息整理为后缀名为.bed的bed文件,命名为circRNA_location.bed;

(2)基于步骤(1)得到的circRNA_location.bed文件,通过软件python运行location_change.py文件,得到名为circRNA_flank_location.bed的文件;该bed文件内包含基于上述circRNA染色体位置信息所获得的circRNA同方向起始位置前100个碱基的染色体位置信息,即RBP可能结合的位点,该位置信息用于后续的分析;

(3)从NCBI或Ensembl下载步骤(1)中待测样本对应物种的参考基因组核苷酸序列文件,基于步骤(2)得到的circRNA同方向起始位置前100个碱基的位置信息文件 circRNA_flank_location.bed,在Linux系统上利用生物信息学软件bedtools获得circRNA同方向前侧位置序列,进而得到名为circRNA_flank_sequence.fa的序列信息文件;

(4)基于步骤(3)得到的circRNA同方向前侧位置序列文件circRNA_flank_sequence.fa,使用生物信息学软件dreme,得到circRNA同方向前侧位置序列的motif;

(5)从已知数据库中下载已知蛋白质的motif的meme格式文件,然后,采用生物信息学软件tomtom,将其与步骤(4)得到的circRNA同方向前侧位置序列的motif进行比对、匹配,进而得到circRNA的RNA结合蛋白。

2.根据权利要求1所述的基于circRNA位置信息预测RNA结合蛋白的方法,其特征在于:

步骤(1)中所述的待测样本为组织、细胞或血液样本。

3.根据权利要求1所述的基于circRNA位置信息预测RNA结合蛋白的方法,其特征在于:

步骤(1)中所述的提取待测样本总RNA包括:使用TRIzol试剂或RNA提取试剂盒提取总RNA。

4.根据权利要求1所述的基于circRNA位置信息预测RNA结合蛋白的方法,其特征在于:

步骤(1)中所述的bed文件包含以下信息:

chrom、start、end、name、score、strand,其中,chrom代表circRNA所属染色体,start代表circRNA起始位置坐标,end代表circRNA终止位置坐标,name代表circRNA测序获得ID,score默认为0,strand代表circRNA在染色体上的方向,其中,+代表正链,-代表反链。

5.根据权利要求1所述的基于circRNA位置信息预测RNA结合蛋白的方法,其特征在于:

步骤(4)中所述的生物信息学软件dreme运行后,会得到一个文件夹,文件夹中包括一个网页文件;该软件对获得的motif进行可靠性的评定,根据p-value或e-value进行筛选得到需要的motif。

6.根据权利要求1所述的基于circRNA位置信息预测RNA结合蛋白的方法,其特征在于:

步骤(5)中所述的数据库包括:TRANSFAC数据库或JASPAR数据库。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华南农业大学,未经华南农业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110333465.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top