小编最近发现一个专门储存大鼠miRNA信息资源的数据库,操作简单,结果清晰,简直是相关生物学家,以及科学家们的福音啊---- RATEmiRs: the rat atlas of tissue-specific and enriched miRNAs database
网址:https://www.niehs.nih.gov/ratemirs
下面我们来看看该数据库的内容以及它的功能:
通过摘要部分小编了解到,作者利用在大鼠组织的广泛取样中对miRNAs的深度测序的数据,开发了RATEmiRs的数据库,该数据库用于大鼠组织特异性和富集型miRNAs的图谱,使我们能够动态地确定大鼠组织和器官中成熟、同种和前体miRNA的表达丰度、富集和特异性。其中miRNA体图谱由来自12至13周龄雄性和雌性Sprague Dawley大鼠的21和23个毒理学组织组成,该数据库应用了三个管道:Eli Lilly - 非负矩阵分解,NIEHS - 泊松统计建模,Maastricht –总映射读段的百分比。Data-driven pilelines可用于组织富集(TE)和组织特异性(TS)miRNA的鉴定。Data-driven organ-specific (OS) 揭示了主要在给定器官中表达的miRNA。
在本文中作者给出两个实例:(1)RATE miRs显示肝脏中有两个TS miRNA :rno-miR-122-3p and rno-miR-122-5p。当肝脏与大脑组织对比时,rno-miR-192-5p, rno-miR-193-3p, rno-miR-203b-3p, rno-miR 3559-5p, rno-miR-802-3p and rno-miR-802-5p也被检测在肝脏中大量表达。(2)回肠与脑组织的RATEmiRs查询中发现的55个miRNA与10周龄雄性大鼠微阵列数据的相同组织比较中发现的miRNA重叠,这表明这些miRNA可能不具有年龄特异性、平台特异性或管道依赖性。最后,作者鉴定了10种miRNA,它们在大鼠和人类物种之间具有保守的组织/器官特异性表达。
数据库内容:作者收集来自12-13周龄的5只雄性和5只雌性Sprague Dawley大鼠的器官的组织,保存并提取总RNA,如下表所示:
接下来作者通过Illumina HiSeq 分析进行从215个组织样本中提取的miRNA的Illumina测序。并通过三个独立的生物信息学流程处理了如上所述的数据。三个流程都可以进行数据处理,并执行分析以检测TE,TS和OS miRNA。
然后作者对每个流程的分析步骤进行了比较:
每条流程中实施的核心分析方法的优势和局限性:
RATEmiRs数据库包含用于存储与样本,miRNA和特定流程相关的数据的表:
数据库使用:有两种通过RATEmiRs接口查询数据的方法:
数据驱动方法根据所选择的流程和所选参数计算识别TE,TS或OS miRNA。可以选择一种组织与两种或更多种其他组织进行比较。查询接口具有不超过5个步骤以跟踪用于识别TE,TS,OS或用户定义的miRNA的分析。用于鉴定TE或TS miRNA:
1)选择所需的类型
2)选择分析流程并根据需要调整参数
3)选择一个组织与两个或多个选定的其他组织进行比较
4)如有必要,通过读段调整miRNA的过滤
Hit Go用于识别OS miRNA:
1)选择分析流程并根据需要调整参数
2)选择一个器官
3)如有必要,通过读段调整miRNA
4)点击Go
要获得用户定义的miRNA的表达:
1)选择分析流程
2)使用成熟的miRBase标识符输入miRNA列表
3)选择两个或更多组织
4)点击Go
查询和分析结果以每个组织或器官内的表格表达形式呈现:
NIEHS管道示例肝脏与其他组织的查询分析结果:包括每个组织或器官内的miRNA条形图,每个组织中出现miRNAs的箱式图,并对miRNA在样品中的表达的相似性进行聚类分析。
最后,作者对选择多个管道查询的结果绘制了韦恩图,表示检测的TE,TS或OS的有所重叠的miRNAs。
其中重叠的miRNA表明它们在组织或器官中表达丰富,而非重叠的miRNA代表每种管道分析的特异性结果。所有结果集都是可下载的。
下面作者绘制了来自肝脏的NIEHS管道的TE miRNA与其他组织的表达图和热图:
接下来,作者在回肠与脑组织的RATEmiRs查询中发现的55个miRNA与10周龄雄性大鼠微阵列数据的相同组织比较中发现的miRNA重叠:
最后,作者在10种miRNA中观察到大鼠和人之间具有组织/器官特异性的保守性:
好啦,这篇文章就介绍到这里啦,感兴趣的童鞋可以仔细阅读下,希望对大家有所帮助!
参考资料:RATEmiRs: the rat atlas of tissue-specific and enriched miRNAs database
2019年,遇见更好的自己