microRNA(miRNA)는 -22 nucleotide(nt)의 단일가닥 (single-stranded) RNA 분자로서 mRNA의 3'-untranslated region (3' UTR)에 상보적으로 결합하여 유전자 발현을 제어하는 새로운 조절물질이다. 지금까지 실험을 통해 1184개의 miRNA가 알려져 있으나, miRNA에 의해 조절되는 target유전자는 실험상의 어려움으로 아직까지 거의 알려지지 않았다. miRNA는 서열의 길이가 짧고 target과 느슨한 상보적 결합을 하기 때문에 기존의 서열 비교 방법으로 miRNA의 target을 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 신경망을 이용하여 mRNA의 3' UTR에서 miRNA가 결합하는 영역을 예측하였다. 신경망은 비선형의 데이터를 학습할 수 있어 miRNA target예측에 적합하다. miRNA와 mRhA의 결합 영역을 다양하게 분석하였고 기존 예측방법에 의한 결과와 비교하여 성능을 평가하였다.
마이크로어레이는 분자 생물학 실험에 있어 중요한 도구로 사용되고 있으며, 마이크로어레이 데이타 분석을 위한 다양한 계산학적 방법이 개발되어 왔다. 그러나, 기존 분석방법은 주어진 조건에 영향을 주는 개별 유전자를 추출하는 데 강한 방면, 유전자 간의 복합작용에 의한 영향을 분석하기 힘들다는 단점을 가지고 있다. 하이퍼망 모델은 생물학적인 네트워크 작용을 모방한 구조이며, 계산과정에서 요소간의 복합작용을 직접 고려하기 때문에 기존 방법에서 다루기 힘들었던 요소간 상호작용 분석이 가능하다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이타를 기반으로 microRNA(miRNA) 프로파일 분석을 위한 하이퍼망 분류 기법을 소개한다. 하이퍼망 분류기는 miRNA 쌍을 기본 요소로 하여 진화 과정을 통해 miRNA 분류 데이타를 학습한다. 학습된 하이퍼망으로부터 유의하다.고 판단되는 miRNA 모듈을 쉽게 추출할 수 있으며, 사용자는 추출된 모듈의 유치미성을 직접 판단할 수 있다. 하이퍼망 분류기는 암 관련 miRNA 발현 데이타 분류 실험을 통해 91.46%의 정확도를 보임으로써 기존 기계학습 방법에 비해 뛰어난 성능을 보여주었으며, 하이퍼망 분석을 통해 생물학적으로 유의한 miRNA 모듈을 찾을 수 있음을 확인하였다.
우리는 바이러스로는 최초로 miRNA를 생성한다고 보고된 Epstein-Barr virus (EBV)를 대상으로 EBV miRNA biogenesis를 연구했다. 먼저 EVB에 감염된 B 세포인 B95-8로부터 보고된 5 종의 EBV miRNA들인 BHRF1-1, BHRF1-2, BHRF1-3, BART1, 및 BART2 모두가 발현됨을 확인하였다. 그 다음 성숙된 EBV miRNA 서열로부터 예측되는 pri- 와 pre-miRNA들이 B95-8에서 각각 검출되어 EBV miRNA들도 이미 알려진 동물세포 miRNA와 유사한 생성 및 성숙과정을 거칠 가능성을 확인하였다 게놈 상에 2~7개씩 밀집하여 존재하는 동물세포 miRNA들과 유사하게 EBV 게놈의 2부 위에 밀집해서 존재하는 EBV miRNA들도 polycistronic하게 발현되는지 조사한 결과 B95-8에서 BHRF1-1, BHRF1-2 및 BHRF1-3를 포함하는 1,602 뉴클레오타이드의 긴 전사체가 RT-PCR로 확인되었다. 반면 BART1과 BART2는 mono cistronic하게 전사될 가능성이 확인되었다. 본 연구를 통하여 EBV miRNA들도 동물세포 miRNA들과 유사하게 poly cistronic 하게 발현될 수 있으며 pri-와 pre-miRNA 과정을 거쳐 성숙된 miRNA로 생성될 가능성을 확인하였다.
기존의 질병 관련 연구들은 대부분 유의미하게 변화되는 유전자들을 찾아내고(Differentially Expressed Genes, DEGs), 이들이 연관된 생물학적 패스웨이(biological pathway)를 찾아내는 방향으로 이루어졌다. 더불어 miRNA(microRNA)가 많은 mRNA 의 발현을 조절하며, 실제 면역, 대사 및 세포 사멸을 포함한 여러 필수 생리학적 및 질병에 매우 중요한 역할을 한다고 밝혀지며, 바이오 마커로써의 miRNA 를 찾아내고자 하는 연구가 활발히 진행되기 시작하였다. 하지만 mRNA 나 miRNA 의 독립적인 연구만으로는 명확한 질병과의 연관성이나 기능을 이해하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 질병 상태에서 유의미하게 변화되는 miRNA 와 이러한 miRNA 에 의해 조절되는 mRNA 를 함께 고려하여 분석함으로써, 실제 질병의 발병 원인이 되는 생물학적 패스웨이나 메커니즘을 밝히고자 하였다. 또한, miRNA 와 mRNA 의 연관성을 찾기 위해, PPI(protein-protein interaction) 네트워크에 기반을 둔 RWR(Random Walk with Restart Algorithm)를 적용하여, 직접적 연관성뿐 아니라, 유전자 간의 숨겨진 간접적인 패스웨이를 고려하여 분석하기 위한 웹 기반 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 mRNA-miRNA 를 함께 고려한 통합 분석을 통해 숨겨진 질병의 메커니즘을 이해하고 치료 방법을 찾아내는 데 크게 공헌할 것이다.
Objective: Cervical cancer is one of the most common malignant tumors. Our previous results showed that long non-coding RNA (lncRNA) XLOC_006390 plays an important role in cervical cancer. In this study, we have explored the mechanism of action of lncRNA XLOC_006390. Methods: LncRNA XLOC_006390 was proposed to exercise its function as a competing endogenous RNA (ceRNA), and its potential targeted miRNAs was predicted through the database LncBase Predicted v.2. Two miRNAs, miR-331-3p, and miR-338-3p, were chosen for the study. Expression of miRNAs and lncRNA in cervical cancer cells and tissues was detected by reverse transcription polymerase chain reaction. To determine the correlation, silencing of XLOC_006390, over-expression of miR-331-3p, and miR-338-3p was performed in SiHa and Caski cell lines, respectively. Results: Based on the interactive effect between miRNA and lncRNA, miR-331-3p and miR-338-3p were significantly downregulated in cervical cancer cells and tissues, and their expression levels were negatively related to that of lncRNA. Our results also showed that the expression of miR-331-3p target gene NRP2, miR-338-3p target genes PKM2, EYA2 was significantly downregulated when the XLOC_006390 was knocked down. Further, XLOC_006390 was found to facilitate cervical cancer tumorigenesis and metastasis by downregulating miR-331-3p and miR-338-3p expression. Conclusion: Taken together, our study demonstrated that XLOC_006390 may serve as a ceRNA and reversely regulates the expression of miR-331-3p and miR-338-3p, thus facilitating cervical cancer tumorigenesis and metastasis.
To identify miRNA-mRNA interaction pairs associated with binary phenotypes, we propose a hierarchical structural component model for miRNA-mRNA integration (HisCoM-mimi). Information on known mRNA targets provided by TargetScan is used to perform HisCoM-mimi. However, multiple databases can be used to find miRNA-mRNA signatures with known biological information through different algorithms. To take these additional databases into account, we present our advanced application software for HisCoM-mimi for binary phenotypes. The proposed HisCoM-mimi supports both TargetScan and miRTarBase, which provides manually-verified information initially gathered by text-mining the literature. By integrating information from miRTarBase into HisCoM-mimi, a broad range of target information derived from the research literature can be analyzed. Another improvement of the new HisCoM-mimi approach is the inclusion of updated algorithms to provide the lasso and elastic-net penalties for users who want to fit a model with a smaller number of selected miRNAs and mRNAs. We expect that our HisCoM-mimi software will make advanced methods accessible to researchers who want to identify miRNA-mRNA interaction pairs related with binary phenotypes.
MicroRNA(miRNA)는 단일가닥 RNA 분자로서 유전자 발현을 제어하는 조절인자이다. miRNA에 의해 조절되는 대부분 유전자는 다수의 miRNA에 의하여 조절되어질 수 있기 때문에 최적 miRNA의 선별은 매우 중요하다. 본 연구에서는 먼저 면역 및 발생관련 유전자 상호작용 네트워크를 구축하였다. 이 네트워크에 miRNA 정보를 추가함으로써 유전자간의 상호작용 뿐만아니라 유전자와 miRNA의 상호작용을 분석할 수 있는 기반을 조성하였다. 복잡한 네트워크를 단순화시켜 기능 모듈과 구조 모듈을 도출하고 이로부터 핵심 유전자를 조절하는 최적 miRNA를 예측하였다.
본 논문은 진화 알고리즘(Evolutionary algorithm)의 기법중의 하나인 유전자 프로그래밍(Genetic programming)을 이용하여 miRNA 유전자를 발굴하기 위한 알고리즘을 소개하고 있다 miRNA는 세포내에서 유전자의 전사를 중지시킴으로써 유전자의 발현을 직접적으로 조절하게 되는 작은 RNA 집단 중의 하나이다. 그러므로 miRNA를 유전체 데이터에서 동정해내는 작업은 생물학적으로 상당히 중요하다. 한편 유전체 데이터에서 miRNA를 동정해내는 알고리즘은 생물학적 실험에서의 시간과 비용을 상당히 절감할 수 있으며, 생물학적으로 miRNA를 동정하는 많은 어려움을 덜어주게 된다. 하지만 계산학적으로 miRNA의 동정은 1차 염기서열상의 통계적인 중요도가 부족하여 기존의 유전자 예측 알고리즘을 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 miRNA의 염기서열보다는 2차구조에서 더 많은 유사성을 갖는다는 점을 착안하여, 2차구조내에서 공통적인 구조를 찾아내고, 그 정보를 이용하여 miRNA를 동정해내는 방법으로 접근하였다. 이 알고리즘의 성능평가를 위해 우리는 test set을 이용하여 학습된 모델의 특이도(= 34/38)와 민감도(= 38/67)를 계산하였다. 평가결과 본 알고리즘이 기존의 miRNA 예측 프로그램보다 높은 특이도를 갖고 있으며, 유사한 수준의 민감도를 갖고 있음을 보여 주고 있다.
Kim, Won-Je;Shin, JiYeon;Bang, Kyeongmi;Song, Hyun Kyu;Kim, Nak-Kyoon
한국자기공명학회논문지
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제20권2호
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pp.46-49
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2016
MiRNA-155, upregulated in various cancers, is one of the miRNAs that suppress apoptosis of human cancer. Thus, inhibition of the maturation of miRNA-155 could be an effective way to induce apoptotic cancer cell death. The apical stem-loop of the pre-miRNA-155 has been known as a Dicer biding site for RNA cleavage. Here, to understand the molecular basis of the tertiary interaction between pre-miRNA-155 with Dicer, we characterize the structure of the apical stem-loop of pre-miRNA-155 using NMR spectroscopy. The RNA has a stem-bulge-stem-loop-stem structure, which is consist of G-C Watson-Crick and G-U Wobble base pairs. The assignments of imino- protons were further confirmed by 2D $^{15}N-^1H$ HSQC NMR spectrum. The NMR parameters obtained in this study can be further used to investigate the tertiary interaction between pre-miRNA-155 and other biomolecules such as protein, nucleic acids, or small chemicals which might be used to control the apoptosis of cancer.
MicroRNAs(miRNAs)는 mRNA의 발현량을 조절하여 단백질 생성량에 영향을 주는 것으로 잘 알려져있다. miRNA의 데이터베이스는 실험으로 증명된 결과를 중심으로 구성되어 있다. 하지만 miRNA 데이터베이스는 miRNA가 대상으로 하는 유전자 정보에 초점을 맞추고 있어서 그 이상의 질병정보를 얻기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 miRNA와 Protein-Protein Interaction(PPI) 통합 모델을 설계하여 miRNA의 의미적 확장 방법을 제시하고 있다. 또한 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM)을 이용한 miRNA, PPI, 관련 질병, 질병 표준화 관계의 확장방법을 찾아보았다. 이러한 접근 방법은 이형 데이터베이스를 연결하여 하나의 생물학적 시야를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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