Bioinformatik-Tools zur Analyse von nicht-kodierenden RNAs

Die Einführung in nicht-kodierende RNAs

Nicht-kodierende RNAs (ncRNAs) wurden früher als Transkriptionsgeräusche oder Nebenprodukte der RNA-Verarbeitung betrachtet, aber zunehmende Beweise deuten darauf hin, dass die Mehrheit von ihnen biologisch funktional ist und verschiedene Aktivitäten in den Zellen reguliert. Die ncRNAs werden grob in zwei Kategorien eingeteilt, basierend auf ihrer Sequenzlänge: kleine ncRNAs (<200 bp) und lange ncRNAs (200 bp oder mehr). Die Kategorien der ncRNA sind in Tabelle 1 aufgeführt.

Tabelle 1. Übersicht über ncRNA (Fu 2014).

Wie in Tabelle 1 gezeigt, können ncRNAs grob in zwei Klassen unterteilt werden: housekeeping ncRNAs und regulatorische ncRNAs. Housekeeping ncRNAs, zu denen rRNA, tRNA, snRNA, snoRNA und TR gehören, gelten als „konstitutiv“, da sie in allen Zelltypen ubiquitär exprimiert werden und wesentliche Funktionen für die Organismen bieten. Regulatorische ncRNAs, zu denen miRNA, endo-siRNA, rasiRNA, piRNA, eRNA, PATs und lncRNA gehören, haben aufgrund ihrer regulatorischen Funktion in der Genexpression, Prägung und Epigenetik zunehmend Aufmerksamkeit von der Forschungsgemeinschaft erhalten. RNA-Seq ist eine fortgeschrittene Technik zur Veranschaulichung der ncRNA-Spezies. Hier haben wir eine Zusammenfassung der bioinformatischen Werkzeuge für die ncRNA-Analyse mit Daten aus NGS erstellt.

Abbildung 1. ncRNAs als integrierte Teile des Gennetzwerks (Fu 2014).

Kleine RNAs spielen eine entscheidende Rolle bei der transkriptionalen Regulation und sind unerlässlich, um das gesamte Szenario der transkriptionalen Regulation vollständig zu verstehen. Ihre abweichenden Expressionsprofile werden als mit zellulärer Dysfunktion und Krankheit verbunden angesehen. Daher konzentrieren sich viele Forschungen auf die Detektion, Vorhersage oder Expressionsquantifizierung von kleinen RNAs, insbesondere miRNAs, um das Verständnis von menschlicher Gesundheit und Krankheit zu verbessern. Die verfügbaren computergestützten Werkzeuge für kleine RNA-Sequenzierung Die Daten sind in Tabelle 2 zusammengefasst.

Tabelle 2. Rechenwerkzeuge für die Analyse von kleinen ncRNA

Zirkuläre RNA-Detektion

CircRNAs sind eine neuartige RNA-Art, die einen kovalent geschlossenen kontinuierlichen Ring bildet. Die meisten von ihnen entstehen aus exonen oder intronischen Sequenzen, und RNA-bindende Proteine (RBPs) oder revers komplementäre Sequenzen sind für ihre Biogenese notwendig. CircRNAs sind größtenteils konserviert und fungieren als miRNA-Schwämme, Regulatoren von Spleißvorgängen und Transkription oder Modifizierer der Expression elterlicher Gene. Zunehmende Beweise deuten auf die potenzielle Bedeutung von circRNA bei menschlichen Krankheiten hin, wie z. B. atherosklerotischen Gefäßerkrankungen, neurologischen Störungen und Krebs. Unter allen vorgestellten Werkzeugen zur circRNA-Erkennung zeigen CIRI, CIRCexplorer und KNIFE eine ausgewogene Leistung zwischen Präzision und Sensitivität. Die verfügbaren rechnergestützten Werkzeuge für circRNA-Sequenzierung Die Daten sind in Tabelle 2 zusammengefasst.

Tabelle 3. Rechenwerkzeuge zur Erkennung von zirkulären RNAs.

LncRNA-Untersuchung

LncRNA ist eine Art von nicht-kodierender RNA mit mehr als 200 Nukleotiden, wie lincRNAs und macroRNAs. LncRNAs fungieren als Plattform für die Interaktion mit mRNA, miRNA oder Protein. Sie haben sich als wichtige Regulatoren in verschiedenen Aspekten der Biologie herausgestellt, einschließlich der transkriptionalen Regulation, post-transkriptionalen Regulation und Chromatin-Remodellierung. Zunehmende Forschungen deuten darauf hin, dass eine Fehlexpression von lncRNAs zur Tumorinitiierung, -wachstum und -metastasierung beiträgt. LncRNAs werden daher zu einem vielversprechenden Ziel für die Krebsdiagnose und -therapie. Die Kombination von lncRNA-Sequenzierung und abgestimmte Computerwerkzeuge sind ein leistungsstarker Ansatz für diesen Zweck.

Tabelle 4. Computertools zur Untersuchung von lncRNA.

Referenzen

1. Choudhuri S. Kleine nicht-kodierende RNAs: Biogenese, Funktion und aufkommende Bedeutung in der Toxikologie. Journal für biochemische und molekulare Toxikologie, 2010, 24(3): 195-216.
2. Fu X D. Nicht-kodierende RNA: eine neue Grenze in der regulatorischen Biologie. Nationale Wissenschaftsüberprüfung, 2014, 1(2): 190-204.
3. Gao Y, Wang J, Zhao F. CIRI: ein effizientes und unverzerrtes Algorithmus zur de novo Identifizierung von zirkulären RNAs. Genombiologie, 2015, 16(1): 4.
4. Jiang Q, Ma R, Wang J, u. a.LncRNA2Function: eine umfassende Ressource für die funktionale Untersuchung menschlicher lncRNAs basierend auf RNA-seq-DatenBMC Genomics. BioMed Centrall, 2015, 16(3): S2.
5. Musacchia F, Basu S, Petrosino G, u. a.Annocript: eine flexible Pipeline zur Annotation von Transkriptomen, die in der Lage ist, potenzielle lange nicht-codierende RNAs zu identifizieren. Bioinformatik, 2015, 31(13): 2199-2201.
6. Qu S, Yang X, Li X, u. a.Zirkuläre RNA: ein neuer Star der nicht-kodierenden RNAs. Krebsbriefe, 2015, 365(2): 141-148.
7. Su Y, Wu H, Pavlosky A, u. a.Regulatorische nicht-kodierende RNA: neue Instrumente in der Orchestrierung des Zelltods[J]. Cell Death & Disease, 2016, 7(8): e2333.
8. Sonne K, Chen X, Jiang P, u. a.iSeeRNA: Identifizierung von langen intergenen nicht-codierenden RNA-Transkripten aus Transkriptom-Sequenzierungsdaten. BMC Genomics, 2013, 14(2): S7.
9. Sun L, Zhang Z, Bailey T L, u. a.Vorhersage neuartiger langer nicht-kodierender RNAs basierend auf RNA-Seq-Daten einer Maus-Klf1-Knockout-Studie. BMC Bioinformatik, 2012, 13(1): 331.
10. Veneziano D, Nigita G, Ferro A. Computergestützte Ansätze zur Analyse von ncRNA durch Deep-Sequencing-Techniken. Grenzen in der Bioengineering und Biotechnologie, 2015, 3: 77.
11. Yang G, Lu X, Yuan L. LncRNA: eine Verbindung zwischen RNA und Krebs. Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Genregulatorische Mechanismen, 2014, 1839(11): 1097-1109.
12. Zeng X, Lin W, Guo M, et al. Eine umfassende Übersicht und Bewertung von Werkzeugen zur Erkennung von zirkulären RNAs. PLoS Computational Biology, 2017, 13(6): e1005420.