Von verschiedenen Arten von nicht-kodierenden RNAs standen microRNAs (miRNAs) in den letzten zehn Jahren wohl im Rampenlicht. Als posttranskriptionelle Regulatoren der Genexpression spielen miRNAs eine Schlüsselrolle in verschiedenen zellulären Signalwegen, einschließlich der Entwicklung und Reaktion auf a/biotischen Stress wie Dürre und Krankheiten. Qualitativ hochwertige Referenzgenomsequenzen ermöglichten die Identifizierung und Annotation von miRNAs in mehreren Pflanzenarten, bei denen miRNA-Sequenzen hochkonserviert sind. Da computergestützte miRNA-Identifikations- und Annotationsprozesse meist fehleranfällige Prozesse sind, erhöhen homologiebasierte Vorhersagen die Vorhersagegenauigkeit. Wir haben in den letzten zehn Jahren die miRNA-Annotationspipeline SUmir entwickelt und verbessert, die seitdem für mehrere Pflanzengenome verwendet wurde.
Diese Studie stellt eine vollautomatische, neue miRNA-Pipeline, mirMachine (miRNA Machine), vor, indem (i) ein zusätzlicher Filterschritt zu den Sekundärstrukturvorhersagen hinzugefügt wird, (ii) sie vollständig automatisiert wird und (iii) neue Optionen eingeführt werden, um entweder bekannte miRNA basierend auf Homologie oder neuartige miRNAs basierend auf kleinen RNA-Sequenzierungslesevorgängen unter Verwendung der vorherigen Pipeline vorherzusagen. Die neue miRNA-Pipeline, mirMachine, wurde mit The Arabidopsis Information Resource, TAIR10, der Veröffentlichung des Arabidopsis-Genoms und dem Weizenreferenzgenom v2 des International Wheat Genome Sequencing Consortium (IWGSC) getestet.