基於大規模測序數據的snoRNA系統鑑定及進化研究

《基於大規模測序數據的snoRNA系統鑑定及進化研究》是依託中山大學，由楊建華擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於大規模測序數據的snoRNA系統鑑定及進化研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：楊建華
• 依託單位：中山大學

中文摘要

新一代大規模測序的廣泛套用產生了海量的轉錄組數據，但這些數據往往只被用於miRNA的研究，而忽略了其它的非編碼RNA。snoRNA 是真核生物中一大類非編碼RNA，在rRNA的轉錄後修飾和加工、mRNA編輯和可變剪下、基因組結構塑造、基因調控和基因沉默等發揮作用。在人類和模式物種中系統、可靠地鑑定snoRNA基因及其表達模式是當前snoRNA研究的首要任務。本研究在前期工作基礎上，以人類和重要模式生物snoRNA為主要對象，基於大規模測序數據開發新的算法和構建新的分析平台，在轉錄組水平系統鑑定snoRNA基因並分析其表達模式。以此為基礎解決snoRNA研究中的熱點問題，包括microRNA與snoRNA的進化關係、印記snoRNA基因精細表達模式和活躍snoRNA反轉座子的檢測，並進一步探討snoRNA的新功能及其進化規律。

結題摘要

最近，高效、靈敏和花費更低的新一代高通量測序平台（如Roche/454、Illuming /Solexa和ABI/SOLiD）為我們打開了在轉錄水平上大規模地鑑定非編碼RNA的大門。套用低成本的新一代深度測序技術能夠快速測定數百萬個標籤序列，為解密snoRNA和其他非編碼RNA圖譜提供了獨一無二的方法。然而在海量的測序數據中鑑定新的非編碼RNA及其調控網路系統是一項令人畏懼的挑戰。本項目首先針對從洪水般的高通量測序數據中如何全面注釋和發現snoRNA和其它的非編碼RNA，自主開發了新一代高通量測序技術小RNA轉錄組的公共分析平台deepBase。通過分析這些小RNA標籤序列，deepBase為非編碼RNA提供了一個全面的整合圖譜。進一步運用我們的snoSeeker軟體和提升版miRDeep軟體於這些RNA數據，我們還鑑定出了大量的snoRNA和microRNA基因。鑑定微RNA的靶標基因是認識其生物學功能與調控機制的基礎。然而，微RNA靶標的識別成為miRNA功能研究中的主要瓶頸之一。 本項目在國際上率先整合高通量的CLIP-Seq和Degradome-Seq數據，開發了高通量微RNA靶標組分析平台starBase。解析細胞特異性轉錄因子對非編碼RNA基因轉錄的時空調控，是當前非編碼RNA研究中極具挑戰性的問題。本項目整合了543個ChIP-Seq的數據鑑定了snoRNA和其它非編碼RNA的調控網路，開發了高通量非編碼RNA轉錄調控網路分析平台ChIPBase。並且整合了RNA-Seq的表達譜數據構建非編碼RNA的轉錄圖譜。此外，我們發表的兩個平台deepBase和starBase還受邀在Humana出版的《Methods in Molecular Biology》和Springer出版的《Advances in Experimental Biology and Medicine》撰寫非編碼RNA鑑定和調控網路的構建方法。deepBase和starBase平台多次被選為《Nucleic Acids Res.》TOP ARTICLES。 受到本項目的支持，我們發表了5篇SCI的論文（其中4篇的SCI均為8.026，SCI總影響因子達到37）和受邀在國外著名出版社出版了2篇書的章節。綜上,我們超額完成了項目的任務。