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piRNA-疾病研究最新综述 – 数据库、软件工具、webserver和计算模型

已有 2653 次阅读 2022-6-13 10:36 |系统分类:科研笔记

piRNA被世界顶尖科学期刊《Science》评为2006年度十大科学突破之一。之后有关piRNA的研究也成为CNS文章的常客。

图片1.png

202267日发表在Briefings in Bioinformatics上的这篇综述为我们整理了39piRNA特异性和非特异性数据库及生物信息学资源;并根据piRNA的功能,包括piRNA预测,转座元件和mRNA相关的piRNA预测,piRNA簇预测,特征检测,靶点预测和疾病相关性等对33种计算模型进行了回顾;深入分析了公共资源中的piRNA数据,它们对特定人类疾病的影响等。展示了目前piRNA研究的最新地图。


PIWI相互作用RNApiRNAs)一类长21-35 nt的非编码小RNA,在众多物种中存在:

酵母、蠕虫、果蝇、植物和哺乳动物,以及人类。piRNA最广为人知的功能是保护基因组免受转座子(transposon)的影响,尤其是在生殖细胞中。最新研究数据表明,尽管piRNA在体细胞中表达丰度较低,但是它们在体细胞中具有额外功能。与miRNAs相比,piRNAs数据库和资源有限。

图片2.png

 1, piRNA的产生

1) 通常piRNA簇转录产生单链piRNA前体

2) piRNA前体从细胞核转运到细胞质

3) 转运到细胞质的piRNA前体被内切核酸酶切割,产生单磷酸化末端,并与PIWI蛋白结合,进入独特的piRNA生物发生通路 乒乓循环(ping-pong cycle)。

 

2piRNA的功能

成熟piRNA3末端包含2’-O甲基化修饰,与PIWI蛋白结合以行使功能,包括通过招募染色质修饰因子抑制转录元件转录,或者类似miRNA的方式通过碱基互补配对识别并切割mRNA。最新研究发现piRNA具有增加翻译,稳定mRNA等功能。

 

3piRNA与疾病

作者描述了piRNA在人类疾病,包括在生殖、心脏病、神经疾病和癌症中的作用,并总结了一些与疾病相关的piRNA

 

piRNA

疾病

piR-1207piR-2107piR-5937piR-5939

弱精症

has-piR-26399

低生育力

DQ601291DQ591415DQ601609DQ589977DQ598918

不孕症

hsa-piR-020009hsa-piR-006426

心衰

DQ593039

慢性血栓栓塞性肺动脉高压

piR-38240piR-51810piR-40666piR-34393

老年痴呆症

piR-48442piR-43518

帕金森症

piR-4987piR-20365piR-20485piR-20582

乳腺癌

piRNA-14633

宫颈癌

piRNA-54265

结直肠腺癌

piR-55490

肺癌

FR290353FR064000FR387750/FR157678

胃腺癌

 

4piRNA数据库

作者通过文献检索和人工筛查,总结了39piRNA数据库,其中14个是piRNA特异性数据库。摘录如下:

 

数据库

描述

piRBase v3.0

国产综合数据库,覆盖了近40个物种

piRNAbank

最早的piRNA数据库之一,覆盖了humanmouserat,果蝇

piRNAdb

覆盖了人,小鼠,大鼠,灰仓鼠,秀丽隐杆线虫

piRNAQuest

覆盖了28个物种

piRPheno v2.0

474piRNA204种疾病表型

piRNAclusterDB

唯一的piRNA簇数据库,覆盖约51个物种

SpermBase

精子特异性piRNA数据库,覆盖humanmouseratrabbit

DASHRv2

收集了33种不同人类组织的49765piRNA表达谱

piRTarbase

piRNA靶数据库

 

5piRNA算法与工具

 

工具

用途

piRNApred

基于RNA序列,结构,热动力学和理化性质进行piRNA预测

PiRPred

基于多核心和支持向量机进行机器学习预测piRNA

Piano

基于转座子和支持向量机的piRNA预测

2lpiRNApred

基于双层(SRC SVMMDRBF)算法的mRNA相关piRNA预测

piClust

piRNA簇预测

piRScan

piRNA靶位点预测

piRDA

基于深度学习进行piRNA-疾病预测

 

6. 研究挑战

1) 缺乏统一命名规则

例如DQ569913hsa_piRNA_32046piR-30025等都是piRNA的名字,因此计算piRNA的时候,需要以序列为基准进行分析。

2) 缺乏特定piRNAs在疾病过程中作用的实验验证。

3) 缺乏piRNA其他应用领域的工具,例如进化。

4) 已研究的piRNA物种相对偏少

 

因此,piRNA研究未来可期!

 

更多细节和工具请查看原文:

PIWI-interacting RNAs in human diseases: databases and computational models

 

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