piRNA被世界顶尖科学期刊《Science》评为2006年年度十大科学突破之一。之后有关piRNA的研究也成为CNS文章的常客。
2022年6月7日发表在Briefings in Bioinformatics上的这篇综述为我们整理了39个piRNA特异性和非特异性数据库及生物信息学资源;并根据piRNA的功能,包括piRNA预测,转座元件和mRNA相关的piRNA预测,piRNA簇预测,特征检测,靶点预测和疾病相关性等对33种计算模型进行了回顾;深入分析了公共资源中的piRNA数据,它们对特定人类疾病的影响等。展示了目前piRNA研究的最新地图。
PIWI相互作用RNA(piRNAs)一类长21-35 nt的非编码小RNA,在众多物种中存在:
酵母、蠕虫、果蝇、植物和哺乳动物,以及人类。piRNA最广为人知的功能是保护基因组免受转座子(transposon)的影响,尤其是在生殖细胞中。最新研究数据表明,尽管piRNA在体细胞中表达丰度较低,但是它们在体细胞中具有额外功能。与miRNAs相比,piRNAs数据库和资源有限。
- piRNA的产生
- 通常piRNA簇转录产生单链piRNA前体
- piRNA前体从细胞核转运到细胞质
- 转运到细胞质的piRNA前体被内切核酸酶切割,产生单磷酸化末端,并与PIWI蛋白结合,进入独特的piRNA生物发生通路 – 乒乓循环(ping-pong cycle)。
2,piRNA的功能
成熟piRNA的3’末端包含2’-O甲基化修饰,与PIWI蛋白结合以行使功能,包括通过招募染色质修饰因子抑制转录元件转录,或者类似miRNA的方式通过碱基互补配对识别并切割mRNA。最新研究发现piRNA具有增加翻译,稳定mRNA等功能。
3,piRNA与疾病
作者描述了piRNA在人类疾病,包括在生殖、心脏病、神经疾病和癌症中的作用,并总结了一些与疾病相关的piRNA。
piRNA | 疾病 |
piR-1207、piR-2107、piR-5937、piR-5939 | 弱精症 |
has-piR-26399 | 低生育力 |
DQ601291、DQ591415、DQ601609、DQ589977、DQ598918 | 不孕症 |
hsa-piR-020009、hsa-piR-006426 | 心衰 |
DQ593039 | 慢性血栓栓塞性肺动脉高压 |
piR-38240、piR-51810、piR-40666、piR-34393 | 老年痴呆症 |
piR-48442、piR-43518 | 帕金森症 |
piR-4987、piR-20365、piR-20485、piR-20582 | 乳腺癌 |
piRNA-14633 | 宫颈癌 |
piRNA-54265 | 结直肠腺癌 |
piR-55490 | 肺癌 |
FR290353、FR064000、FR387750/FR157678 | 胃腺癌 |
4,piRNA数据库
作者通过文献检索和人工筛查,总结了39个piRNA数据库,其中14个是piRNA特异性数据库。摘录如下:
数据库 | 描述 |
piRBase v3.0 | 国产综合数据库,覆盖了近40个物种 |
piRNAbank | 最早的piRNA数据库之一,覆盖了human,mouse,rat,果蝇 |
piRNAdb | 覆盖了人,小鼠,大鼠,灰仓鼠,秀丽隐杆线虫 |
piRNAQuest | 覆盖了28个物种 |
piRPheno v2.0 | 474个piRNA与204种疾病表型 |
piRNAclusterDB | 唯一的piRNA簇数据库,覆盖约51个物种 |
SpermBase | 精子特异性piRNA数据库,覆盖human,mouse,rat,rabbit |
DASHRv2 | 收集了33种不同人类组织的49765个piRNA表达谱 |
piRTarbase | piRNA靶数据库 |
5,piRNA算法与工具
工具 | 用途 |
piRNApred | 基于RNA序列,结构,热动力学和理化性质进行piRNA预测 |
PiRPred | 基于多核心和支持向量机进行机器学习预测piRNA |
Piano | 基于转座子和支持向量机的piRNA预测 |
2lpiRNApred | 基于双层(SRC 和SVMMDRBF)算法的mRNA相关piRNA预测 |
piClust | piRNA簇预测 |
piRScan | piRNA靶位点预测 |
piRDA | 基于深度学习进行piRNA-疾病预测 |
6. 研究挑战
- 缺乏统一命名规则
例如DQ569913,hsa_piRNA_32046,piR-30025等都是piRNA的名字,因此计算piRNA的时候,需要以序列为基准进行分析。
- 缺乏特定piRNAs在疾病过程中作用的实验验证。
- 缺乏piRNA其他应用领域的工具,例如进化。
- 已研究的piRNA物种相对偏少
因此,piRNA研究未来可期!
更多细节和工具请查看原文:
PIWI-interacting RNAs in human diseases: databases and computational models
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