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miRDeep #

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  • 최초 작성자
    홍성의
  • 최근 업데이트
    JEM

Structured data

Category
Analysis

miRDeep*: an integrated application tool for miRNA identification from RNA sequencing data #

Nucleic Acids Res. 2013 Jan;41(2):727-37

연구목적: #

Small RNA-Seq로부터 새로운 microRNA를 동정하기 위함이다.

연구배경: #

① microRNA는 small RNA의 한 종류로 단백질을 코딩하지 않으면서 생체 전반적인 기능을 조절한다.

② mature miRNA는 일반적으로 primary, precursor miRNA나 intronic RNA에서 만들어진다.

③ 일반적으로 RNA-induced silencing complex (RISC)를 통해 RNA를 degradation시키거나 translation을 억제한다.

④ RNA-Seq에 의해 novel microRNA를 동정하는 것은 중요한 연구이다.

⑤ miRanalyzer, miRTRAP, MIReNA 등의 툴이 있지만 대부분 known microRNA 및 사용자의 training data에 의존적이다.

⑥ miRDeep은 log odds ratio로부터 확률을 계산하여 miRNA를 예측하며 새로운 버전인 miRDeep2는 miRNA biogenesis pathway 중에 있는 microRNA와 active하지 않은 miRNA를 분류하며 pre-miRNA의 2차 구조 또한 예측 가능하다.

⑦ miRDeep*는 raw RNA-Seq read로부터 novel miRNA를 예측하고 발현량을 정량하는 툴로 개발하였다.

연구방법 #

① Material: miRVana RNA isolation kit, Illumina Small RNA Sample Prep Kit , Illumina GAII RNA-Seq

② Pipeline:

i) Representative Reads

ii) Mapping to the genome

iii) Reads that are outside the range of miRNA length are excluded (18~23bp)

iv) SAM format of output

v) Aggregation of reads

vi) Calculation of probability

vii) Classification of miRNA

Image

연구 결과 #

Performance comparison

① miRDeep*, miRDeep2, miRDeep, miRanalyzer, miRTRAP, MIReNA 와 performance 비교

Image

② Validation of miRDeep* predicted miRNA

Image

[출처 : http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23221645]

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