miRNA靶基因查询R包和网页工具该怎么使用

发布时间：2021-12-09 09:16:24 作者：柒染
来源：亿速云阅读：160

# miRNA靶基因查询R包和网页工具该怎么使用

## 引言
microRNA（miRNA）是一类长约22个核苷酸的非编码RNA分子，通过结合靶基因mRNA的3'UTR区域调控基因表达。研究miRNA靶基因是理解其生物学功能的关键步骤。本文将介绍常用的R包和网页工具（如TargetScan、miRDB、miRWalk等）的使用方法。

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## 一、常用R包介绍与使用

### 1. **miRNAtap (Bioconductor)**
```r
# 安装与加载
if (!require("Bioconductor"))
    install.packages("Bioconductor")
BiocManager::install("miRNAtap")
library(miRNAtap)

# 查询靶基因（以hsa-miR-21-5p为例）
targets <- getPredictedTargets("hsa-miR-21-5p", species = "hsa")
head(targets, 10) # 查看前10个预测靶基因

2. multiMiR

整合多个数据库（TargetScan、miRDB等）：

BiocManager::install("multiMiR")
library(multiMiR)

# 查询靶基因
results <- get_multimir(org = "hsa", 
                        mirna = "hsa-miR-155-5p",
                        table = "validated")
head(results@data)

3. 靶基因富集分析（clusterProfiler）

BiocManager::install("clusterProfiler")
library(clusterProfiler)

# 假设target_genes是miRNA靶基因列表
ego <- enrichGO(gene = target_genes,
                OrgDb = "org.Hs.eg.db",
                keyType = "ENSEMBL",
                ont = "BP")
dotplot(ego)

二、网页工具使用指南

1. TargetScan（http://www.targetscan.org）

步骤： 1. 进入官网，选择物种（如Human）。 2. 输入miRNA名称（如miR-21-5p）或上传序列。 3. 点击”Submit”获取预测靶基因列表。 4. 下载结果（CSV/Excel格式）。

特点： 保守性评分（Context++ score）和靶位点可视化。

2. miRDB（http://mirdb.org）

步骤： 1. 选择”Custom Prediction”或直接搜索miRNA。 2. 输入miRNA ID（如hsa-miR-155）。 3. 设置预测阈值（默认>80分）。 4. 导出结果至Excel。

特点： 提供靶基因功能注释和表达数据。

3. miRWalk（http://mirwalk.umm.uni-heidelberg.de）

步骤： 1. 选择”miRWalk”模块。 2. 输入miRNA名称或序列。 3. 勾选数据库（TargetScan、miRDB等交叉验证）。 4. 下载TSV格式结果。

特点： 支持多数据库联合分析。

三、工具对比与选择建议

工具	数据类型	优势	局限性
TargetScan	预测靶基因	保守性评分高	仅限已知miRNA
miRDB	预测+验证	高置信度靶标	部分物种覆盖不全
miRNAtap	多数据库整合	R环境下自动化分析	需编程基础
miRWalk	综合性分析	提供启动子结合位点预测	结果需手动筛选

选择建议： - 初学者：优先使用网页工具（如TargetScan界面友好）。 - 批量分析：选择R包（如multiMiR支持多miRNA查询）。 - 交叉验证：结合2-3个工具提高结果可靠性。

四、注意事项

物种特异性：确保工具支持目标物种（如斑马鱼需选”dre”而非”hsa”）。
版本更新：数据库可能定期更新，建议记录使用版本号。
假阳性控制：通过实验（如双荧光素酶报告基因）验证关键靶基因。

五、案例演示

示例：分析hsa-miR-200家族靶基因

# 使用multiMiR查询
mir200_targets <- get_multimir(org = "hsa",
                               mirna = c("hsa-miR-200a", "hsa-miR-200b"),
                               predicted.cutoff = 50)

# 提取共同靶基因
library(dplyr)
common_targets <- intersect(mir200_targets@data$target_symbol,
                            mir200_targets@data$target_symbol)

结语

通过合理选择R包和网页工具，研究者可以高效识别miRNA靶基因。推荐结合计算预测与实验验证，以获得可靠结果。更多工具可参考miRBase或DIANA Tools。

扩展阅读：
- Agarwal V, et al. (2015) Nature Methods.
- Kozomara A, et al. (2019) Nucleic Acids Research. “`

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