生殖生物學相關的生物信息工具和數據庫的開發(fā).pdf

1、在本文中，本文作者對過去幾年在生殖生物學領域的生物信息學方面所做的工作進行了總結。本文作者主要的研究工作是在生殖生物學領域對小RNA進行計算研究。MicroRNA(miRNA)作為目前已知小RNA中最重要的一類，其研究的方法和手段也最為豐富，因而也是目前研究最深入的小RNA。MiRNA具有時空特異性表達的特點，可以通過降解mRNA或抑制翻譯來實現對基因表達的調控，進而影響生物的發(fā)育進程或疾病發(fā)生過程。然而純粹利用實驗的手段來發(fā)現nove

2、lmiRNA以及對其靶基因進行篩選往往需要耗費大量的人力和物力，因而制約了相關研究的進展速度。通過計算生物學的方法對novelmiRNA及其靶基因預先進行計算分析，可以大大消減備選的novelmiRNA和miRNA靶基因的數量，這對于后續(xù)的體內和體外實驗具有很大的指導意義。
　　 隨著高通量測序技術的發(fā)展，二代測序儀被廣泛應用于樣品中小RNA的定量分析。然而，僅僅獲得小RNA，尤其是miRNA的表達信息并不能夠對后續(xù)的實驗提供太

3、多指導。相關實驗研究人員需要的是一個具有簡單操作界面的、系統(tǒng)的在線分析平臺。通過網頁上傳測序數據，選定參數后，服務器端自動完成小RNA的分類和定量，針對其中miRNA進行靶基因預測，并且針對靶基因進行GO、pathway和蛋白相互作用的分析。最終通過網頁，向用戶展示樣本中有哪些GO和pathway被富集，初步推測哪些miRNA可能通過哪些pathway調節(jié)被研究的生物過程或疾病過程。
　　 另外，在生殖生物學領域，構建專業(yè)的知識

4、數據庫，收集已報道的功能蛋白，進行分類、注釋和系統(tǒng)分析是十分必要的。結合目前已有的數據庫中收錄的蛋白和基因芯片的表達量信息，對潛在的功能基因進行預測。對預測的功能基因做進一步的分類注釋，并整合到知識數據庫中。這種專業(yè)的知識數據庫對總結現有研究成果和指導未來的研究方向有很大意義。
　　 我們針對以上提到的各個方向開發(fā)了相應的工具或數據庫。針對novelmiRNA的預測和miRNA的靶基因預測分別開發(fā)了在線工具miRD和SMESE。