Name: 生物信息学管道，用于准确、高效地分析植物中的微RNA转录 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-01-21T12:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 34 s
Description: 了解miRDeep-P2生物信息学管道，用于高效准确地分析植物微RNA转录组。该方法通过优化评分算法和新筛选策略，显著降低假阳性率并缩短大型基因组处理时间，为植物研究人员提供可靠的微RNA注释工具。

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本工作得到了北京市农林科学院（项目编号：KJCX201917、KJCX20180425 和 KJCX20180204）对 XY 的资助，以及国家自然科学基金（项目编号：31621001）对 LL 的资助。

1. 安装与测试
<ol>
	<li>下载所需的依赖项：Bowtie222 和 RNAfold23。建议使用已编译的软件包。
	<ol>
		<li>从其官网（<a href="http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/index.shtml" target="_blank">http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/index.shtml</a>）下载读段比对工具 Bowtie2。</li>
		<li>从 <a href="http://www.tbi.univie.ac.at/~ivo/RNA/" target="_blank">http://www.tbi.univie.ac.at/~ivo/RNA/</a> 下载 Vienna 软件包中的 RNAfold 工具，用于预测 RNA 二级结构。</li>
		<li>在安装 miRDP2 之前，请确保这两个依赖项已正确安装，并自定义 bash 环境文件（例如 .bashrc），为这两个依赖项设置正确的 PATH。 
		注意：其他比对工具（如 Bowtie24）也适用于 miRDP2；自版本 1.1.3 起，Bowtie 或 Bowtie2 均可使用。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>要下载 miRDP2 软件包，请访问 <a href="https://sourceforge.net/projects/mirdp2/files/latest_version/" target="_blank">https://sourceforge.net/projects/mirdp2/files/latest_version/</a> 并获取 tarball 文件。</li>
	<li>在安装 miRDP2 之前，请确保 Perl 已位于 PATH 中。安装 miRDP2 时，将下载的 tarball 文件中的所有内容解压到一个文件夹中（命令行操作如 1.4.2 所示），然后将该文件夹路径添加至 PATH。 
	注意：建议使用至少配备 8 GB 内存和 100 GB 存储空间的计算机或计算节点来运行 miRDP2。</li>
	<li>测试 miRDP2 分析流程。
	<ol>
		<li>为测试 miRDP2 是否已正确安装，请使用位于 <a href="https://sourceforge.net/projects/mirdp2/files/TestData/" target="_blank">https://sourceforge.net/projects/mirdp2/files/TestData/</a> 的测试数据及预期输出。测试数据包含一个格式化的 GSM 测序文件和一个 Arabidopsis thaliana 基因组文件。</li>
		<li>将所有下载的文件移至当前工作目录： 
		mv miRDP2-v*.tar.gz TestData.tar.gz ncRNA_rfam.tar.gz &#60;user_selected_folder&#62; 
		cd &#60;user_selected_folder&#62;</li>
		<li>解压压缩的 tarball 文件： 
		tar –xvzf miRDP2-v*.tar.gz 
		tar –xvzf TestData.tar.gz 
		tar –xvzf ncRNA_rfam.tar.gz</li>
		<li>构建拟南芥基因组参考索引： 
		bowtie2-build -f ./TestData/TAIR10_genome.fa ./TestData/TAIR10_genome</li>
		<li>构建 ncRNA 参考索引： 
		bowtie2-build -f ./ncRNA_rfam.fa ./1.1.3/script/index/rfam_index</li>
		<li>运行 miRDP2 分析流程： 
		bash ./1.1.3/miRDP2-v1.1.3_pipeline.bash –g ./TestData/TAIR10_genome.fa -i ./TestData/TAIR10_genome –f ./TestData/GSM2094927.fa –o . 
		注意：所使用的 Linux 命令以粗体和斜体显示，命令行选项以斜体表示。* 表示 miRDP2 的版本（当前版本为 1.1.3）。bowtie2-build 命令大约需要 10 分钟完成，miRDP2 分析流程应在数分钟内完成。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>检查测试输出结果。
	<ol>
		<li>注意，在 &#60;user_selected_folder&#62; 中会自动生成一个名为 'GSM2094927-15-0-10' 的文件夹，其中包含所有中间文件和结果。</li>
		<li>检查制表符分隔的输出文件 GSM2094927-15-0-10_filter_P_prediction，该文件是预测 miRNA 的最终输出，应包含染色体 ID、链方向、代表性读段 ID、前体 ID、成熟 miRNA 位置、前体位置、成熟序列和前体序列等列。请注意，由此文件生成的附加 bed 文件可用于进一步分析。</li>
		<li>检查文件“progress_log”，该文件提供已完成步骤的信息，以及包含程序输出和警告信息的文件“script_log”和“script_err”。 
		注意：目前我们已在两个 Linux 平台上测试了 miRDP2，包括集群服务器上的 CentOS release 6.5 和 PC Windows 系统上的 Cygwin 2.6.0，miRDP2 应可在支持 Perl 的类似系统上正常运行。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
2. 鉴定新miRNA
<ol>
	<li>在运行流程之前，需确保输入的测序读段已预处理为合适的格式。 
	注意：miRDP2 的新版本 1.1.3 可以接受原始 FASTQ 格式文件作为输入，尽管读段的格式化处理仍按之前版本的方式进行。
	<ol>
		<li>首先，去除深 sequencing 读段 5' 和 3' 末端的接头序列（如果存在）。</li>
		<li>第二，将深度测序读段解析为FASTA格式。</li>
		<li>第三，去除冗余，使序列相同的读段仅以一条唯一的 FASTA 条目表示。</li>
		<li>最后，确保所有 FASTA 标识符均唯一。每个序列标识符末尾必须带有“_x”及一个整数，用以表示该精确序列在深度测序数据集中被检索到的拷贝数。确保 FASTA 标识符唯一的一种方法是在标识符中包含连续编号。参考示例可查看测试数据中的文件 GSM2094927.fa<a href="https://sourceforge.net/projects/mirdp2/files/TestData/" target="_blank">https://sourceforge.net/projects/mirdp2/files/TestData/</a>).</li>
		<li>请参见以下正确格式化测序读段的示例： 
		 
		&#62;read0_x29909 
		TTTGGATTGAAGGGAGCTCTA 
		&#62;read1_x36974 
		TTCCACAGCTTTCTTGAACTG 
		&#62;read2_x32635 
		TTCCACAGCTTTCTTGAACTT</li>
	</ol>
	</li>
	<li>构建参考索引。
	<ol>
		<li>对于基因组参考序列，为节省时间，可从 iGenomes 网站下载 Bowtie2 索引文件<a href="https://support.illumina.com/sequencing/sequencing_software/igenome.html" target="_blank">https://support.illumina.com/sequencing/sequencing_software/igenome.html</a>）如果目标物种的基因组序列已被建立索引。否则，用户需对参考序列进行索引，并保留索引文件直至项目完成，因为基因组序列可能需要重新索引。有关如何对基因组参考序列进行索引的详细信息，请参见 bowtie2 手册（<a href="http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/manual.shtml" target="_blank">http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/manual.shtml</a>).</li>
		<li>另一个非miRNA的非编码RNA索引也需用于过滤来自其他非编码RNA片段的噪声序列。该文件包含来自Rfam的主要非编码RNA序列集合，包括rRNA、tRNA、snRNA和snoRNA。构建此索引请参考第1.4部分，索引应正确放置并命名，即 &#60;miRDP2_version&#62;/script/index/rfam_index.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>运行 miRDP2。
	<ol>
		<li>使用 miRDP2 从深度测序数据中检测新 miRNA 时，运行软件包中的 bash 脚本以启动分析流程（示例见步骤 1.4）： 
		&#60;path_to_miRDP2_folder&#62;/miRDP2-v*.*_pipeline.bash –g &#60;genome_file&#62; - i &#60;path_to_index/index_prefix&#62; -f &#60;seq_file &#62; -o &#60;output_folder&#62; 
		其中 * 表示管道 bash 脚本的版本。有三个可修改的参数：1) 一条读段可比对到的不同位置数量，2) 运行 bowtie2 时允许的错配数，3) 每百万读段数（RPM, Reads Per Million）的阈值。分别使用 –L、-M 和 –R 选项进行修改。详细说明见第 3.1 节。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>检查 miRDP2 的输出结果。
	<ol>
		<li>请注意，输出文件夹将自动生成于 &#60;output_folder&#62;，并命名为 &#39;&#60;seq_file_name&#62;-15-0-10’；最后3个数字分别表示参数1、2和3的取值（此处为默认值）。该文件 &#60;seq_file_name&#62;_filter_P_prediction 包含满足新更新的植物 miRNA 注释标准的最终预测 miRNA 的信息。输出文件格式的详细说明见第 1.4 部分。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
3. 使用 miRDP2 的修改说明与注意事项
<ol>
	<li>可修改的参数
	<ol>
		<li>使用“-L”选项设置一条读段最多可比对到的位点数量（参数1）。比对到过多位点的读段可能与重复序列相关，不太可能是miRNA。默认值为15。对于特定物种，如果存在多个成员的miRNA家族，可根据基因组特征手动增加第一个参数以适应基因组情况。</li>
		<li>使用“-M”选项设置bowtie允许的错配数（参数2）。默认值为0。</li>
		<li>使用“-R”选项设置可能对应于成熟miRNA的读段丰度阈值（参数3）。为了减少耗时和假阳性，可通过每百万总读段中标准化计数（RPM）进行过滤。只有RPM超过特定阈值的读段才可能代表真正的成熟miRNA序列，而非背景噪音，才会被保留用于后续分析。默认值为10 RPM。</li>
		<li>请注意，修改这些参数可能会影响分析性能和运行时间。通常情况下，增加参数1和参数2，或降低参数3，会导致结果更宽松、运行时间更长；反之则结果更严格、运行时间更短。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>冗余性与miRNA*
	<ol>
		<li>请注意，miRDP2输出的miRNA可能与已知miRNA存在差异。我们发现这主要由两个原因导致：成熟miRNA的异质性，或miRNA与miRNA*的相对丰度差异。我们发现这些差异不会影响前体序列最优长度的选择，也不会影响已知miRNA基因的表达谱分析。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

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<li>Vitsios, D. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mirnovo%3A+genome-free+prediction+of+microRNAs+from+small+RNA+sequencing+data+and+single-cells+using+decision+forests%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">Mirnovo: genome-free prediction of microRNAs from small RNA sequencing data and single-cells using decision forests.</a> Nucleic Acids Research. 45 (21), 177(2017).</li>
</ol>

作者无任何利益冲突需要披露。

随着下一代测序技术（NGS）的发展，从多种物种日益增长的小RNA测序数据中已鉴定出大量miRNA位点29,30。在集中管理的社区数据库miRBase21中，过去十年间收录的miRNA条目几乎增长了100倍。然而，与动物miRNA相比，植物miRNA具有许多独特特征，使得其鉴定和注释更为复杂13,14。
首先，植物miRNA前体在长度和结构上具有更高的变异性（补充文件2）16。与动物miRNA前体相对均一的长度（约70–90 nt）不同，植物前体的长度可相差数倍，甚至可达数百nt13,31。这种差异在预测mi...

过去二十年中，生物学领域最令人振奋的发现之一是sRNA在调控基因组多种功能方面日益凸显的作用1。其中，miRNA是真核生物中一类重要的20至24个核苷酸长度的sRNA，主要作为关键的基因调控因子，在整个生命周期的发育阶段以及对刺激和胁迫反应中发挥转录后水平的调控作用2,3。在植物中，miRNA来源于被称为pri-miRNA的初级转录本，这些转录本通常由RNA聚合酶II作为独立的转录单位进行转录4,5。pri-miRNA通过进化上保守的细胞机制（动物中为Drosha RNase III，植物中为DICER-like蛋白）进行加工，被剪切为直接的miRNA前体pre-miRNA，后者包含可形成分子内茎环结构的序列6,7。随后，pre-miRNA被进一步加工为双链中间产物，即miRNA双链体（miRNA duplex），由具有功能的成熟miRNA链和较少发挥功能的互补链miRNA*组成2,8。成熟miRNA被装载到RNA诱导的沉默复合体（RISC）后，可通过序列互补性识别其mRNA靶标，从而实现负向调控功能2,8。miRNA可通过使靶标转录本不稳定或抑制靶标翻译来发挥作用，但在植物中以前者为主8,9。
自从在秀丽线虫中偶然发现第一个miRNA以来 秀丽隐杆线虫10,11，大量研究致力于miRNA的鉴定及其功能分析，尤其是在高通量测序（NGS）技术出现之后。NGS方法的广泛应用极大地推动了计算工具的使用，这些工具旨在捕捉miRNA的独特特征，例如前体的茎环结构以及测序读段在成熟miRNA及其互补链miRNA*上的优先富集。因此，研究人员已在多种物种中成功鉴定了大量miRNA。基于先前描述的概率模型12我们开发了miRDeep-P13，这是首个用于从高通量测序（NGS）数据中发现植物miRNA的计算工具。miRDeep-P 特别针对植物miRNA前体长度变异较大以及存在大量同源基因家族等解析难题而设计13,14,15该程序发布后已被下载数千次，并用于注释超过40种植物物种的miRNA转录组16得益于基于NGS的工具（如miRDeep-P）的推动，公共miRNA数据库miRBase中注册的miRNA数量显著增加17，目前收录了超过 38,000 个 miRNA 条目（版本 22.1），而 2008 年仅收录约 500 个 miRNA 条目（版本 2.0）18.
然而，植物miRNA注释面临两个新的挑战。首先，过高的假阳性率严重影响了植物miRNA注释的质量16,19，原因如下：1）由于缺乏严格的miRNA注释标准，NGS sRNA文库中大量内源性小干扰RNA（siRNAs）被错误地注释为miRNA；2）对于缺乏先验miRNA信息的物种，基于NGS数据预测出的假阳性结果难以排除。以miRBase为例，Taylor等20发现公共数据库21（第21版）中约三分之一的植物miRNA条目缺乏令人信服的支持证据，甚至高达四分之三的植物miRNA家族存疑。其次，对具有大而复杂基因组的植物进行miRNA预测变得极为耗时16。为应对这些挑战，我们通过引入新的过滤策略、全面改进评分算法并整合植物miRNA注释的新标准，对miRDeep-P进行了升级，并发布了新版本miRDP2。此外，我们使用基因组大小逐步增加的NGS sRNA数据集对miRDP2进行了测试，包括拟南芥、水稻、番茄、玉米和小麦。与其他五种广泛使用的工具及其旧版本相比，miRDP2能够更快地解析这些sRNA数据，并以更高的准确性和灵敏度分析miRNA转录组。
miRDP2 软件包的内容 
miRDP2 软件包包含六个有文档说明的 Perl 脚本，应由准备好的 bash 脚本按顺序运行。这六个脚本中有三个（convert_bowtie_to_blast.pl、filter_alignments.pl 和 excise_candidate.pl）继承自 miRDeep-P。其余脚本则在原始版本基础上进行了修改。以下是对这六个脚本功能的描述：
preprocess_reads.pl 对输入的序列读段进行过滤，包括过长或过短的读段（&lt;19 nt 或 &gt;25 nt）、与 Rfam ncRNA 序列匹配的读段，以及每百万读段数（RPM, Reads Per Million）小于 5 的读段。随后，该脚本提取与已知 miRNA 成熟序列匹配的读段。输入文件为原始的 FASTA/FASTQ 格式读段数据，以及使用 bowtie2 将读段比对至 miRNA 和 ncRNA 序列所生成的输出结果。
计算转速（RPM）的公式如下：
<img alt="miRNA 的 RPM 计算公式，展示生物信息学中的读段比对比例。" src="/files/ftp_upload/59864/59864equ01.jpg" data-altupdatedat="1762258740000" data-alt="Equation 1">
convert_bowtie_to_blast.pl 将 bowtie 格式转换为 BLAST 解析格式。BLAST 解析格式是一种自定义的制表符分隔格式，源自标准的 NCBI BLAST 输出格式。
filter_alignments.pl 用于筛选深度测序读段与基因组之间的比对结果，可过滤部分比对以及多次比对的读段（用户指定的频率阈值）。其基本输入为 BLAST 解析格式的文件。
excise_candidate.pl 利用比对好的测序读段作为指导，从参考序列中切除潜在的前体序列。基本输入为BLAST解析格式的文件和FASTA文件。输出为所有潜在前体序列的FASTA格式结果。
mod-miRDP.pl 需要两个输入文件：特征文件和结构文件，该程序通过使用植物特异性参数修改打分系统，对核心 miRDeep-P 算法进行了改进。输入文件为点括号表示的前体结构文件和读段分布特征文件。
mod-rm_redundant_meet_plant.pl 需要三个输入文件：chromosome_length、precursors 和由 mod-miRDP.pl 生成的 original_prediction。该程序生成两个输出文件：非冗余预测文件和根据最新更新的植物 miRNA 标准筛选后的预测文件。输出文件格式的详细信息见第 1.4 节。

一种准确高效分析植物microrna转录组的生物信息学流程

A Bioinformatics Pipeline to Accurately and Efficiently Analyze the MicroRNA Transcriptomes in Plants

microRNA（miRNA）是一类长度为20至24个核苷酸（nt）的内源性小RNA（sRNA），广泛存在于植物和动物中，在转录后水平上对基因表达起着重要的调控作用。过去十年中，通过高通量测序（NGS）方法对sRNA文库进行测序已被广泛用于鉴定和分析miRNA转录组，从而极大地促进了miRNA的发现。然而，随着sRNA测序文库深度的增加以及植物基因组在大小和复杂性上的提升，植物miRNA注释面临两个主要挑战。首先，许多其他类型的sRNA，特别是来自sRNA文库的短干扰RNA（siRNA），常被多种计算工具错误地注释为miRNA。其次，对于具有大而复杂基因组的植物物种，miRNA转录组的分析过程变得极为耗时。为应对这些挑战，我们近期将广泛使用的miRNA转录组分析工具miRDeep-P升级为miRDeep-P2（简称miRDP2），通过引入新的过滤策略、全面优化打分算法，并整合最新更新的植物miRNA注释标准。我们在五种基因组复杂性逐步增加的代表性植物——拟南芥、水稻、番茄、玉米和小麦的sRNA测序数据上测试了miRDP2。结果表明，miRDP2能够以极高的效率完成这些分析任务。此外，在灵敏度和准确性方面，miRDP2的表现优于其他预测工具。综上所述，我们的研究结果证明miRDP2是一种快速且准确的植物miRNA转录组分析工具，有助于科研界更精准地完成植物miRNA的注释工作。

本文所述的miRNA注释流程miRDP2应用于来自5种植物物种的10个公开sRNA-seq文库，这些物种的基因组长度逐步增加，包括Arabidopsis thaliana、Oryza sativa（水稻）、Solanum lycopersicum（番茄）、Zea mays（玉米）和Triticum aestivum（小麦）（图1A）。总体而言，对每个物种，选择来自不同组织的两个代表性sRNA文库（合并为唯一序列，详见方案部分）及其索引的基因组序列作为两种输入数据（表1）。为进行比较，选用了五种miRNA计算预测工具：miRDeep-P13、miRPlant25、miR-PREFeR26、miRA27和miReNA<sup class=...

一种名为miRDeep-P2（简称miRDP2）的生物信息学分析流程，采用了更新的植物miRNA标准并重构了算法，能够准确高效地分析植物中的microRNA转录组，尤其适用于基因组复杂且庞大的物种。

一种准确高效分析植物microRNA转录组的生物信息学流程

微小RNA（miRNA）是一类在植物和动物中广泛存在的20至24个核苷酸（nt）长的内源性小RNA（sRNA），在……中发挥重要作用

miRDeep2 可用于准确鉴定植物 microRNA，这些 microRNA 是植物发育过程中的重要转录调控因子，并在响应环境胁迫中发挥关键作用。miRDeep2 具有显著较短的运行时间，在灵敏度和准确性方面表现出优异性能，尤其适用于预测具有大基因组的植物中的 microRNA。在植物 microRNA 注释过程中，假阳性结果和较长的处理时间是主要挑战。通过引入新的比对策略、改进评分算法并整合严格的筛选标准，miRDeep2 能够克服这些问题。高可信度的 microRNA 注释对于揭示 microRNA 在调控基因组多种功能中的作用至关重要。逐步指导对于初次进行 microRNA 注释的研究人员具有重要帮助。对于有经验的研究人员而言，该方法有助于理解使用 miRDeep2 相较于其他工具的优势和益处。要安装 miRDeep2 软件包，请访问 miRDeep2 网页并下载压缩包文件。然后将下载文件的所有内容解压到一个文件夹中，并将该文件夹路径设置为 path。为了测试 miRDeep2 流程，请下载测试数据和包含一个格式化的 GSM 测序文件及一个拟南芥（Arabidopsis thaliana）基因组文件的预期输出结果，并将所有下载的文件移至当前工作目录。解压压缩的 tarball 文件后，构建拟南芥基因组参考索引和非编码 RNA 参考索引。系统将在用户选定的文件夹中自动生成一个文件夹，其中包含所有中间文件和结果。然后可以使用测试数据运行 miRDeep2 分析流程。要检查测试输出，请查看以制表符分隔的输出文件。预测的 microRNA 最终输出将包含多个列，分别表示染色体 ID、链方向、代表性 reads ID、前体 ID、成熟 miRNA 位置、前体位置、成熟序列以及前体序列。然后检查 progress_log 文件，该文件提供已完成步骤的信息，以及 script_log 和 script_err 文件，其中包含程序输出和警告信息。在运行流程之前，为确保输入的测序读段已预处理为正确格式，需从深度测序读段的5'端和3'端去除接头序列，并确保所有FAST A标识符具有唯一性。每个序列标识符必须以下划线 x 和一个整数结尾，该整数表示在深度测序数据集中获得的该精确序列的拷贝数。为确保FAST A标识符的唯一性，应在ID中包含一个连续编号。若目标物种的基因组序列已被索引，可从iGenomes网站下载Bowtie 2索引文件以构建参考索引。接下来，构建一个非microRNA的非编码RNA索引，其中包含来自RNA fam的主要非编码RNA序列，如核糖体RNA、转运RNA、小核RNA和小核仁RNA，以过滤掉其他非编码RNA片段产生的噪声序列。若要使用miRDeep2从深度测序数据中检测新的microRNA，请运行该软件包中的bash脚本以启动分析流程。可根据需要调整读段可比对到的不同位置数量、运行Bowtie 2时允许的错配数，以及每百万读段数的阈值。为检查miRDeep2的输出结果，可查看自动生的output_folder文件夹中的数据。在此项代表性分析中，将miRDeep2 microRNA注释流程应用于来自五种植物物种的10个公开sRNA序列文库，这些物种的基因组大小逐步增加，如图所示。对于每个物种，分别来自不同组织的两个代表性小RNA文库及其索引基因组序列被作为两种输入进行处理。使用先前的方法，基因组处理可能需要超过100小时，或由于基因组长度过长，有时会在分析过程中中途停止。然而，miRDeep2可在显著更短的时间内完成这些预测过程，耗时从几分钟到几小时不等。在本测试中使用的两种测序获得的拟南芥小RNA数据上，miRDeep2 在灵敏度和准确性方面均优于其他工具。请确保程序输入的索引文件正确无误。例如，Bowtie 应仅与 Bowtie 索引配合使用，且针对大基因组应选择大索引选项。可以利用测序数据预测这些microRNA的靶基因，从而深入了解microRNA的功能。由于miRDeep2能够准确且灵敏地鉴定特定植物物种中的大多数microRNA，因此可以整体研究microRNA的功能作用。

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科研

JoVE Journal

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遗传学

生物信息学管道，用于准确、高效地分析植物中的微RNA转录

在本视频中，我们演示了Northern印迹技术，这是一种通过杂交来检测和定量从植物组织提取的总RNA中微小RNA（miRNA）的方法。...

Northern 杂交检测与定量植物组织总 RNA 提取物中的特异性 microRNA

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一种用于分离、测序微小RNA并利用开源工具进行分析的完整流程

我们提供了一种基于马铃薯X病毒（PVX）的microRNA沉默（VbMS）系统的详细实验方案，用于在马铃薯中对内源性microRNA（miRNA）进行功能鉴定。将目标miRNA的靶标模拟物（TM）分子插入PVX载体中，并在马铃薯中瞬时表达，以实现对目标miRNA或miRNA家族的沉默。...

基于马铃薯病毒X的microRNA沉默技术（VbMS）在马铃薯中的应用

本方法展示了利用Northern杂交技术从总RNA提取物中检测miRNA。...

植物微小RNA的检测与定量分析：RNA印迹分析法

本文介绍了一种全新且完全自动化的miRNA分析流程——mirMachine，该流程具有以下优势：1）能够更准确地识别已知和新miRNA；2）完全自动化且免费开放。用户现在只需运行一个简短的提交脚本，即可启动完全自动化的mirMachine分析流程。...

mirMachine：植物miRNA注释的一站式平台

了解miRDeep-P2生物信息学管道，用于高效准确地分析植物微RNA转录组。该方法通过优化评分算法和新筛选策略，显著降低假阳性率并缩短大型基因组处理时间，为植物研究人员提供可靠的微RNA注释工具。

一种准确高效分析植物microRNA转录组的生物信息学流程

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