2025年大学《生物信息学》专业题库- 小RNA功能预测技术的研究

2025年大学《生物信息学》专业题库——小RNA功能预测技术的研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述小RNA（sRNA）在真核生物中的主要生物学功能类别及其作用的一般机制。二、比较基于序列特征预测sRNA的原理与基于靶标mRNA相互作用预测sRNA的原理。指出这两种主要方法各适用于哪些情况，并分析其各自的局限性。三、RNAhybrid和TargetScan是两种常用的miRNA靶标预测工具。请简述这两种工具在预测原理、输入参数、输出结果以及评估预测精度方面的主要异同点。四、解释什么是“表达谱关联预测”方法。这种方法主要利用了什么信息来预测sRNA功能？它与直接基于序列或靶标相互作用的预测方法相比，有哪些潜在的优势和需要注意的问题？五、在利用生物信息学方法预测sRNA功能时，研究者通常会整合来自多个独立预测工具的结果。请描述一种可能的整合策略，并说明选择这种策略的理由。除了整合预测结果，还有哪些重要的步骤或信息可以用来提高预测的可靠性？六、小RNA功能预测领域目前面临哪些主要的挑战？请至少列举三个挑战，并简要说明它们为什么是具有挑战性的。七、假设你正在研究一种模式植物（如拟南芥）中newlyidentified的sRNA，你手头拥有该sRNA的序列，以及在不同组织、发育阶段和胁迫处理下的转录组表达数据。请设计一个详细的小RNA功能预测方案，包括你将使用哪些类型的预测工具和方法，以及如何整合和验证预测结果。试卷答案一、小RNA（sRNA）的主要生物学功能类别包括：转录后基因沉默（PTGS），主要通过切割靶标mRNA或抑制其翻译来降低靶标mRNA或蛋白质水平；转录抑制，通过抑制RNA聚合酶的活性来阻止基因转录。作用机制一般是通过sRNA与其靶标（通常是mRNA）特异性结合，引导RISC（RNA诱导沉默复合体）或类似复合体识别并降解靶标，或阻止核糖体结合、转录延伸等。二、基于序列特征预测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（如二核苷酸频率）、二级结构（茎环）等特征，通过统计模型或机器学习算法判断其可能具有sRNA功能。这种方法通常不需要靶标序列信息，速度快，但准确率可能受限，难以区分功能相似的sRNA或预测新功能的sRNA。基于靶标mRNA相互作用预测sRNA的原理主要是计算sRNA与潜在靶标mRNA之间的序列互补度、结合自由能、以及考虑RNA二级结构等因素，判断二者是否能够有效结合。这种方法通常需要靶标序列信息，预测结果更具特异性，但计算量可能较大，且高亲和力结合不一定会导致功能作用。基于序列特征的方法适用于初步筛选、寻找保守功能sRNA或缺乏靶标序列信息的情况；基于靶标相互作用的方法适用于需要较高预测精度、已知可能靶标范围或研究特定sRNA作用机制的情况。两种方法的局限性都包括可能产生假阳性（预测错误）和假阴性（遗漏真实作用），且通常无法直接揭示sRNA作用的时空调控细节。三、RNAhybrid主要基于双链RNA/DNA/RNA的稳定性（自由能）来预测sRNA与靶标mRNA的相互作用，需要输入sRNA序列和靶标mRNA序列（或区域），输出结合位点和预测的解链温度，其预测效果受序列特异性和二级结构影响较大。TargetScan则综合了序列互补度、靶标mRNA的剪接位点附近序列特征（如AU富集）、miRNA家族信息等多个特征，通过加权评分模型进行预测，通常需要输入sRNA标识符和目标物种，输出预测的靶标mRNA列表、结合位点以及结合强度评分（如miRBase种子区域评分、最大得分等），它更侧重于预测结合强度和功能影响。RNAhybrid更侧重于物理结合的稳定性计算，而TargetScan则整合了更多生物学信息进行综合评估。四、表达谱关联预测方法主要是利用sRNA与其靶标mRNA在相同的生物学条件下（如组织、发育阶段、处理条件）表达模式的高度相关性来进行预测。这种方法利用了“共表达通常意味着共调控”的假设。它的主要优势在于可以利用大量的转录组数据，尤其是在缺乏sRNA序列或实验验证条件有限时，能够发现潜在的调控关系。需要注意的问题包括：表达相关性不等于因果关系，一个sRNA可能同时调控多个表达模式相似的靶标，或者多个sRNA可能共同调控一个靶标；表达数据的质量和实验条件的一致性对预测结果至关重要；此外，此方法通常无法区分是sRNA直接调控靶标还是通过其他信号通路间接影响。五、一种常见的整合策略是“投票法”或“共识法”，即当一个sRNA被多个独立预测工具预测为作用于同一靶标时，认为该预测结果的可信度更高。选择这种策略的理由是，单个预测工具可能存在偏差或局限性，而多个工具独立预测结果的一致性可以相互验证，提高预测的可靠性。除了整合预测结果，还可以通过以下步骤或信息提高预测可靠性：1）考虑不同预测工具的预测原理和优缺点，选择互补性强的工具组合；2）结合sRNA的表达谱信息，优先考虑那些在靶标基因所在的组织中高表达的sRNA；3）利用实验数据进行验证，如进行RIP-Seq或CLIP-Seq实验检测sRNA与靶标的结合；4）进行功能互补性分析或遗传学实验验证预测的功能影响。六、小RNA功能预测领域的主要挑战包括：1）预测准确性普遍不高，假阳性率和假阴性率仍然较高，难以精确区分功能相关但序列差异小的sRNA；2）sRNA作用机制的复杂性，许多sRNA并非简单地靶向单个mRNA，而是参与复杂的调控网络，甚至可能存在非特异性作用；3）缺乏有效的实验验证手段来全面验证海量预测结果，尤其是对于非编码RNA丰度低、作用效果温和的情况，实验成本高且效率有限。七、设计小RNA功能预测方案：首先，使用基于序列特征的方法（如HMMER搜索sRNA家族数据库，或使用tRNA识别元件预测软件如miRDeep2进行初步鉴定和序列特征分析），确认该sRNA的鉴定准确性和基本性质。其次，利用多种靶标预测工具进行预测，包括基于序列互补度的工具（如RNAhybrid，需要选择合适的拟南芥基因组版本和预测参数，如考虑RNA二级结构、滑动窗口大小等）和综合评分工具（如TargetScanv7.2，选择Arabidopsisthaliana数据库，关注种子区域评分和Context++评分）。对预测结果进行初步筛选，去除低评分或非特异性的靶标。接下来，整合预测结果，优先选择被多个工具预测且评分较高的靶标。利用已获得的转录组表达数据，分析该sRNA及其候选靶标在不同组织、发育阶段和胁迫条件下的表达模式。优先关注那些sRNA高表达且靶标表达模式与其变化趋势一致的候选靶标对。最后，对整合后的候选靶标进行功能注释和通路富集分析（如使用GO