为探明姜曲海猪感染肺炎支原体后肺组织miRNA(microRNA)表达谱和分子机制,选取50日龄姜曲海猪为实验猪,随机分成感染组和对照组,人工感染肺炎支原体28 d后,采集肺部组织,进行高通量miRNA测序,采用生物信息学软件进行miRNA鉴定和靶基因...为探明姜曲海猪感染肺炎支原体后肺组织miRNA(microRNA)表达谱和分子机制,选取50日龄姜曲海猪为实验猪,随机分成感染组和对照组,人工感染肺炎支原体28 d后,采集肺部组织,进行高通量miRNA测序,采用生物信息学软件进行miRNA鉴定和靶基因预测。结果显示:感染组和对照组的肺组织分别筛选到14265786条和14000588条小RNA纯净序列(clean reads)。与对照组相比,感染组中筛选到73个显著差异表达的miRNAs,其中39个表达上调,34个表达下调,从中随机选取4个miRNAs进行定量PCR(quantitative real time PCR,qRT-PCR)验证,感染组和对照组的表达水平与测序结果基本一致。73个差异表达miRNAs预测到1685个靶基因和4220个靶位点,靶基因预测筛选到8个与免疫调控相关的miRNAs。靶基因GO(gene ontology)分析显示,miRNA广泛参与生物过程、细胞组成和分子功能的调控。靶基因KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes)分析显示,miRNA参与调控细胞凋亡、ECM受体相互作用、粘附斑通路等信号通路。本研究通过高通量测序获得姜曲海猪感染肺炎支原体后肺组织miRNA表达谱,通过生物信息学分析筛选到与免疫调控相关的miRNAs和信号通路,为进一步阐明姜曲海猪的肺炎支原体感染机制奠定了基础。展开更多
基于miRNA表达谱数据集,提出了一种新的数据挖掘算法——tSVM-kNN(t statistic with support vector machine-k nearest neighbor).该算法的思想为:首先,采用统计量法对该数据集进行特征初选;其次,将融合了支持向量机和K-最近邻判别法...基于miRNA表达谱数据集,提出了一种新的数据挖掘算法——tSVM-kNN(t statistic with support vector machine-k nearest neighbor).该算法的思想为:首先,采用统计量法对该数据集进行特征初选;其次,将融合了支持向量机和K-最近邻判别法思想的算法——SVM-kNN算法作为分类器;最后,输出分类结果.仿真实验表明,SVMkNN算法分类器的分类能力比单独运行SVM和kNN都好;在miRNA"标签"的数量和识别精度方面,tSVM-kNN算法只需要取5个miRNAs即可获得96.08%的分类准确率.与同类的算法相比,其具有明显的优越性.展开更多
文摘目的分析慢性应激诱导的焦虑障碍模型小鼠杏仁核miRNA表达情况,探索在焦虑障碍中发挥作用的关键miRNA及其可能的作用靶点。方法选取24只8周龄C57BL/6雄性小鼠(体质量为18~22 g),采用区组随机法按照体质量分为焦虑障碍组(n=12)和对照组(n=12)。焦虑障碍组采用连续10 d的狭小空间约束方法(每天2 h)用于制造焦虑障碍小鼠模型,对照组无应激。造模完成后采用高架十字迷宫实验、旷场实验、明暗箱实验检测小鼠的焦虑样行为。采用转录组测序方法检测并分析焦虑障碍组小鼠和对照组小鼠杏仁核miRNAs表达情况,结合miRanda对差异表达miRNA靶基因进行预测,并进行功能注释(Gene Ontology,GO)、京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)数据库的信号通路分析,探索杏仁核中在焦虑障碍发挥作用的重要miRNA,并对其中关键miRNA进行RT-qPCR检测。结果焦虑障碍组小鼠在高架十字迷宫、旷场、明暗箱实验中均表现出显著的焦虑样行为。与对照组比较,焦虑障碍组小鼠杏仁核中共有35条差异表达miRNA。GO功能分析结果显示,预测靶基因在神经元突触可塑性相关功能显著富集。KEGG信号通路分析结果显示,差异miRNA预测靶基因在信号传导、癌症相关信号通路富集显著。经RT-qPCR检测,miR-128-2-5p在焦虑障碍组的表达显著降低(P<0.05),miR-10b-5p、miR-200a-3p、miR-200b-3p、miR-429-3p在焦虑障碍组的表达显著升高(P<0.05)。其中,miR-128-2-5p和miR-200a-3p的改变幅度与转录组测序结果基本一致。结论基于生物信息学分析获得的关键miRNA分子miR-128-2-5p及其下游靶基因bmpr2、if6、rbfox3可能是焦虑障碍潜在的干预治疗靶点。
文摘为探明姜曲海猪感染肺炎支原体后肺组织miRNA(microRNA)表达谱和分子机制,选取50日龄姜曲海猪为实验猪,随机分成感染组和对照组,人工感染肺炎支原体28 d后,采集肺部组织,进行高通量miRNA测序,采用生物信息学软件进行miRNA鉴定和靶基因预测。结果显示:感染组和对照组的肺组织分别筛选到14265786条和14000588条小RNA纯净序列(clean reads)。与对照组相比,感染组中筛选到73个显著差异表达的miRNAs,其中39个表达上调,34个表达下调,从中随机选取4个miRNAs进行定量PCR(quantitative real time PCR,qRT-PCR)验证,感染组和对照组的表达水平与测序结果基本一致。73个差异表达miRNAs预测到1685个靶基因和4220个靶位点,靶基因预测筛选到8个与免疫调控相关的miRNAs。靶基因GO(gene ontology)分析显示,miRNA广泛参与生物过程、细胞组成和分子功能的调控。靶基因KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes)分析显示,miRNA参与调控细胞凋亡、ECM受体相互作用、粘附斑通路等信号通路。本研究通过高通量测序获得姜曲海猪感染肺炎支原体后肺组织miRNA表达谱,通过生物信息学分析筛选到与免疫调控相关的miRNAs和信号通路,为进一步阐明姜曲海猪的肺炎支原体感染机制奠定了基础。
文摘基于miRNA表达谱数据集,提出了一种新的数据挖掘算法——tSVM-kNN(t statistic with support vector machine-k nearest neighbor).该算法的思想为:首先,采用统计量法对该数据集进行特征初选;其次,将融合了支持向量机和K-最近邻判别法思想的算法——SVM-kNN算法作为分类器;最后,输出分类结果.仿真实验表明,SVMkNN算法分类器的分类能力比单独运行SVM和kNN都好;在miRNA"标签"的数量和识别精度方面,tSVM-kNN算法只需要取5个miRNAs即可获得96.08%的分类准确率.与同类的算法相比,其具有明显的优越性.
