2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫——小RNA功能預(yù)測(cè)技術(shù)的研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述小RNA（sRNA）在真核生物中的主要生物學(xué)功能類別及其作用的一般機(jī)制。二、比較基于序列特征預(yù)測(cè)sRNA的原理與基于靶標(biāo)mRNA相互作用預(yù)測(cè)sRNA的原理。指出這兩種主要方法各適用于哪些情況，并分析其各自的局限性。三、RNAhybrid和TargetScan是兩種常用的miRNA靶標(biāo)預(yù)測(cè)工具。請(qǐng)簡(jiǎn)述這兩種工具在預(yù)測(cè)原理、輸入?yún)?shù)、輸出結(jié)果以及評(píng)估預(yù)測(cè)精度方面的主要異同點(diǎn)。四、解釋什么是“表達(dá)譜關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)”方法。這種方法主要利用了什么信息來預(yù)測(cè)sRNA功能？它與直接基于序列或靶標(biāo)相互作用的預(yù)測(cè)方法相比，有哪些潛在的優(yōu)勢(shì)和需要注意的問題？五、在利用生物信息學(xué)方法預(yù)測(cè)sRNA功能時(shí)，研究者通常會(huì)整合來自多個(gè)獨(dú)立預(yù)測(cè)工具的結(jié)果。請(qǐng)描述一種可能的整合策略，并說明選擇這種策略的理由。除了整合預(yù)測(cè)結(jié)果，還有哪些重要的步驟或信息可以用來提高預(yù)測(cè)的可靠性？六、小RNA功能預(yù)測(cè)領(lǐng)域目前面臨哪些主要的挑戰(zhàn)？請(qǐng)至少列舉三個(gè)挑戰(zhàn)，并簡(jiǎn)要說明它們?yōu)槭裁词蔷哂刑魬?zhàn)性的。七、假設(shè)你正在研究一種模式植物（如擬南芥）中newlyidentified的sRNA，你手頭擁有該sRNA的序列，以及在不同組織、發(fā)育階段和脅迫處理下的轉(zhuǎn)錄組表達(dá)數(shù)據(jù)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)詳細(xì)的小RNA功能預(yù)測(cè)方案，包括你將使用哪些類型的預(yù)測(cè)工具和方法，以及如何整合和驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果。試卷答案一、小RNA（sRNA）的主要生物學(xué)功能類別包括：轉(zhuǎn)錄后基因沉默（PTGS），主要通過切割靶標(biāo)mRNA或抑制其翻譯來降低靶標(biāo)mRNA或蛋白質(zhì)水平；轉(zhuǎn)錄抑制，通過抑制RNA聚合酶的活性來阻止基因轉(zhuǎn)錄。作用機(jī)制一般是通過sRNA與其靶標(biāo)（通常是mRNA）特異性結(jié)合，引導(dǎo)RISC（RNA誘導(dǎo)沉默復(fù)合體）或類似復(fù)合體識(shí)別并降解靶標(biāo)，或阻止核糖體結(jié)合、轉(zhuǎn)錄延伸等。二、基于序列特征預(yù)測(cè)sRNA的原理主要是利用sRNA序列本身的保守性、特定的序列模式（如二核苷酸頻率）、二級(jí)結(jié)構(gòu)（莖環(huán)）等特征，通過統(tǒng)計(jì)模型或機(jī)器學(xué)習(xí)算法判斷其可能具有sRNA功能。這種方法通常不需要靶標(biāo)序列信息，速度快，但準(zhǔn)確率可能受限，難以區(qū)分功能相似的sRNA或預(yù)測(cè)新功能的sRNA?；诎袠?biāo)mRNA相互作用預(yù)測(cè)sRNA的原理主要是計(jì)算sRNA與潛在靶標(biāo)mRNA之間的序列互補(bǔ)度、結(jié)合自由能、以及考慮RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)等因素，判斷二者是否能夠有效結(jié)合。這種方法通常需要靶標(biāo)序列信息，預(yù)測(cè)結(jié)果更具特異性，但計(jì)算量可能較大，且高親和力結(jié)合不一定會(huì)導(dǎo)致功能作用?；谛蛄刑卣鞯姆椒ㄟm用于初步篩選、尋找保守功能sRNA或缺乏靶標(biāo)序列信息的情況；基于靶標(biāo)相互作用的方法適用于需要較高預(yù)測(cè)精度、已知可能靶標(biāo)范圍或研究特定sRNA作用機(jī)制的情況。兩種方法的局限性都包括可能產(chǎn)生假陽性（預(yù)測(cè)錯(cuò)誤）和假陰性（遺漏真實(shí)作用），且通常無法直接揭示sRNA作用的時(shí)空調(diào)控細(xì)節(jié)。三、RNAhybrid主要基于雙鏈RNA/DNA/RNA的穩(wěn)定性（自由能）來預(yù)測(cè)sRNA與靶標(biāo)mRNA的相互作用，需要輸入sRNA序列和靶標(biāo)mRNA序列（或區(qū)域），輸出結(jié)合位點(diǎn)和預(yù)測(cè)的解鏈溫度，其預(yù)測(cè)效果受序列特異性和二級(jí)結(jié)構(gòu)影響較大。TargetScan則綜合了序列互補(bǔ)度、靶標(biāo)mRNA的剪接位點(diǎn)附近序列特征（如AU富集）、miRNA家族信息等多個(gè)特征，通過加權(quán)評(píng)分模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，通常需要輸入sRNA標(biāo)識(shí)符和目標(biāo)物種，輸出預(yù)測(cè)的靶標(biāo)mRNA列表、結(jié)合位點(diǎn)以及結(jié)合強(qiáng)度評(píng)分（如miRBase種子區(qū)域評(píng)分、最大得分等），它更側(cè)重于預(yù)測(cè)結(jié)合強(qiáng)度和功能影響。RNAhybrid更側(cè)重于物理結(jié)合的穩(wěn)定性計(jì)算，而TargetScan則整合了更多生物學(xué)信息進(jìn)行綜合評(píng)估。四、表達(dá)譜關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)方法主要是利用sRNA與其靶標(biāo)mRNA在相同的生物學(xué)條件下（如組織、發(fā)育階段、處理?xiàng)l件）表達(dá)模式的高度相關(guān)性來進(jìn)行預(yù)測(cè)。這種方法利用了“共表達(dá)通常意味著共調(diào)控”的假設(shè)。它的主要優(yōu)勢(shì)在于可以利用大量的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，尤其是在缺乏sRNA序列或?qū)嶒?yàn)驗(yàn)證條件有限時(shí)，能夠發(fā)現(xiàn)潛在的調(diào)控關(guān)系。需要注意的問題包括：表達(dá)相關(guān)性不等于因果關(guān)系，一個(gè)sRNA可能同時(shí)調(diào)控多個(gè)表達(dá)模式相似的靶標(biāo)，或者多個(gè)sRNA可能共同調(diào)控一個(gè)靶標(biāo)；表達(dá)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和實(shí)驗(yàn)條件的一致性對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果至關(guān)重要；此外，此方法通常無法區(qū)分是sRNA直接調(diào)控靶標(biāo)還是通過其他信號(hào)通路間接影響。五、一種常見的整合策略是“投票法”或“共識(shí)法”，即當(dāng)一個(gè)sRNA被多個(gè)獨(dú)立預(yù)測(cè)工具預(yù)測(cè)為作用于同一靶標(biāo)時(shí)，認(rèn)為該預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度更高。選擇這種策略的理由是，單個(gè)預(yù)測(cè)工具可能存在偏差或局限性，而多個(gè)工具獨(dú)立預(yù)測(cè)結(jié)果的一致性可以相互驗(yàn)證，提高預(yù)測(cè)的可靠性。除了整合預(yù)測(cè)結(jié)果，還可以通過以下步驟或信息提高預(yù)測(cè)可靠性：1）考慮不同預(yù)測(cè)工具的預(yù)測(cè)原理和優(yōu)缺點(diǎn)，選擇互補(bǔ)性強(qiáng)的工具組合；2）結(jié)合sRNA的表達(dá)譜信息，優(yōu)先考慮那些在靶標(biāo)基因所在的組織中高表達(dá)的sRNA；3）利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，如進(jìn)行RIP-Seq或CLIP-Seq實(shí)驗(yàn)檢測(cè)sRNA與靶標(biāo)的結(jié)合；4）進(jìn)行功能互補(bǔ)性分析或遺傳學(xué)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證預(yù)測(cè)的功能影響。六、小RNA功能預(yù)測(cè)領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)包括：1）預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性普遍不高，假陽性率和假陰性率仍然較高，難以精確區(qū)分功能相關(guān)但序列差異小的sRNA；2）sRNA作用機(jī)制的復(fù)雜性，許多sRNA并非簡(jiǎn)單地靶向單個(gè)mRNA，而是參與復(fù)雜的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，甚至可能存在非特異性作用；3）缺乏有效的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證手段來全面驗(yàn)證海量預(yù)測(cè)結(jié)果，尤其是對(duì)于非編碼RNA豐度低、作用效果溫和的情況，實(shí)驗(yàn)成本高且效率有限。七、設(shè)計(jì)小RNA功能預(yù)測(cè)方案：首先，使用基于序列特征的方法（如HMMER搜索sRNA家族數(shù)據(jù)庫，或使用tRNA識(shí)別元件預(yù)測(cè)軟件如miRDeep2進(jìn)行初步鑒定和序列特征分析），確認(rèn)該sRNA的鑒定準(zhǔn)確性和基本性質(zhì)。其次，利用多種靶標(biāo)預(yù)測(cè)工具進(jìn)行預(yù)測(cè)，包括基于序列互補(bǔ)度的工具（如RNAhybrid，需要選擇合適的擬南芥基因組版本和預(yù)測(cè)參數(shù)，如考慮RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)、滑動(dòng)窗口大小等）和綜合評(píng)分工具（如TargetScanv7.2，選擇Arabidopsisthaliana數(shù)據(jù)庫，關(guān)注種子區(qū)域評(píng)分和Context++評(píng)分）。對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行初步篩選，去除低評(píng)分或非特異性的靶標(biāo)。接下來，整合預(yù)測(cè)結(jié)果，優(yōu)先選擇被多個(gè)工具預(yù)測(cè)且評(píng)分較高的靶標(biāo)。利用已獲得的轉(zhuǎn)錄組表達(dá)數(shù)據(jù)，分析該sRNA及其候選靶標(biāo)在不同組織、發(fā)育階段和脅迫條件下的表達(dá)模式。優(yōu)先關(guān)注那些sRNA高表達(dá)且靶標(biāo)表達(dá)模式與其變化趨勢(shì)一致的候選靶標(biāo)對(duì)。最后，對(duì)整合后的候選靶標(biāo)進(jìn)行功能注釋和通路富集分析（如使用GO