【摘 要】
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MicroRNAs是来源于动植物体基因组中的非编码基因,长度约为21～25 nt,由70～110 nt的pre-microRNAs经Dicer酶剪切形成。成熟的microRNAs通过结合靶基因的m RNAs并使其沉默、降解来调控该基因的表达,在生物体生长发育调控中起着非常重要的作用。microRNAs研究的关注点更多的是在果蝇、鼠、人上,对于鸡的microRNAs的关注也在逐年增加但总体而言并不是
【基金项目】
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国家自然科学基金“运用高通量富集测序技术研究绿壳蛋鸡繁殖性状和蛋品质的遗传机制（No. 31101706）”； 农业部948项目“基于基因组简化与二代测序的基因判型技术引进及猪、牛、鸡相应技术的创新研发（2012-Z26）”； “现代农业产业技术体系建设专项资金（CARS-41）”；
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MicroRNAs是来源于动植物体基因组中的非编码基因,长度约为21～25 nt,由70～110 nt的pre-microRNAs经Dicer酶剪切形成。成熟的microRNAs通过结合靶基因的m RNAs并使其沉默、降解来调控该基因的表达,在生物体生长发育调控中起着非常重要的作用。microRNAs研究的关注点更多的是在果蝇、鼠、人上,对于鸡的microRNAs的关注也在逐年增加但总体而言并不是很多,尤其在对全基因组范围内。生物信息学预测的方法不受microRNAs组织特异性与时序性的限制,被广泛运用于microRNAs的预测中,但这些预测更多停留在pre-microRNAs的预测上,并没有深入到成熟microRNAs层面。同时,也没有研究从microRNAs变异的角度去研究绿壳蛋鸡与白来航蛋鸡。对此,本文拟开展以下研究:（1）建立鸡全基因组范围premicroRNAs过滤器,预测pre-microRNAs,并将pre-microRNAs进一步预测为成熟microRNAs;（2）利用microRNAs变异研究导致绿壳蛋鸡与白来航蛋鸡差异的下游通路。研究结果可以给后期研究提供参考,结果如下:1、鸡全基因组成熟microRNAs的预测:基于支持向量机的机器学习法,利用已知pre-microRNAs特性,建立分离器,其敏感性达到90.00%,专一性达到91.10%,预测准确率达到91.06%。在鸡的全基因组范围内一共预测得到3935条新的pre-microRNAs。利用mi Rdup预测工具将pre-microRNAs进一步预测为成熟microRNAs。根据全物种模型,3935条pre-microRNAs预测产生成熟microRNAs 3781条,microRNAs*3781条;根据鸡特异性模型,3935条pre-microRNAs预测产生成熟microRNAs 3067条,microRNAs*3067条。2、绿壳蛋鸡与白来航蛋鸡microRNAs变异研究:绿壳蛋鸡是中国传统鸡种,与引进品种白来航蛋鸡在产蛋和生长性状上有着不同程度的差异,利用已知的microRNAs和预测的microRNAs形成全基因组microRNAs,并通过与GGRS得到的两种鸡群体SNP位点进行映射,挖掘含有SNP的microRNAs,对含有SNP的microRNAs进行靶基因预测,并对直接含有SNP的成熟microRNAs进行聚焦。经富集分析,一共得到22个GO分类、10个KEGG信号通路与3个IPA分子调控网络。
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