Секвенирование микроРНК (miRNA-seq) , тип RNA-Seq , представляет собой использование секвенирования следующего поколения или массивного параллельного высокопроизводительного секвенирования ДНК для секвенирования микроРНК , также называемых miRNA. miRNA-seq отличается от других форм RNA-seq тем, что входной материал часто обогащен малыми РНК. miRNA-seq позволяет исследователям изучать тканеспецифические паттерны экспрессии, ассоциации с заболеваниями и изоформы miRNA, а также обнаруживать ранее не охарактеризованные miRNA. Доказательства того, что нерегулируемые miRNA играют роль в таких заболеваниях, как рак [1], позиционировали miRNA-seq как потенциально важный инструмент в будущем для диагностики и прогностики, поскольку затраты продолжают снижаться. [2] Как и другие технологии профилирования miRNA, miRNA-Seq имеет как преимущества (независимость от последовательности, покрытие), так и недостатки (высокая стоимость, требования к инфраструктуре, продолжительность выполнения и потенциальные артефакты ). [3]
Введение
МикроРНК (miRNA) представляют собой семейство небольших рибонуклеиновых кислот длиной 21–25 нуклеотидов, которые модулируют экспрессию белка посредством деградации транскрипта, ингибирования трансляции или секвестрации транскриптов. [4] [5] [6] Первая обнаруженная miRNA, lin-4 , была обнаружена в ходе генетического мутагенеза для идентификации молекулярных элементов, контролирующих постэмбриональное развитие нематоды Caenorhabditis elegans . [7] Ген lin-4 кодирует РНК из 22 нуклеотидов с консервативными комплементарными сайтами связывания в 3'-нетранслируемой области транскрипта мРНК lin-14 [8] и подавляет экспрессию белка LIN-14. [9] В настоящее время считается, что микроРНК участвуют в регуляции многих процессов развития и биологических процессов, включая кроветворение ( miR-181 у Mus musculus [10] ), липидный обмен веществ ( miR-14 у Drosophila melanogaster [11] ) и развитие нейронов ( lsy-6 у Caenorhabditis elegans [12] ). [6] Эти открытия потребовали разработки методов, позволяющих идентифицировать и характеризовать микроРНК, таких как miRNA-seq.
История
Секвенирование микроРНК (miRNA-seq) было разработано для использования преимуществ секвенирования следующего поколения или технологий высокопроизводительного секвенирования с массовым параллельным секвенированием для поиска новых miRNA и профилей их экспрессии в заданном образце. Секвенирование miRNA само по себе не является новой идеей, первоначальные методы секвенирования использовали методы секвенирования по Сэнгеру . Подготовка к секвенированию включала создание библиотек путем клонирования ДНК , обратно транскрибированной из эндогенных малых РНК размером 21–25 п.н., отобранных с помощью колоночного и гель-электрофореза . [13] Однако этот метод является исчерпывающим с точки зрения времени и ресурсов, поскольку каждый клон должен быть индивидуально амплифицирован и подготовлен для секвенирования. Этот метод также непреднамеренно благоприятствует miRNA, которые экспрессируются в высокой степени. [6] Секвенирование следующего поколения устраняет необходимость в зондах гибридизации, специфичных для последовательности, необходимых при анализе ДНК-микрочипов , а также трудоемких методах клонирования, необходимых в методе секвенирования по Сэнгеру. Кроме того, платформы секвенирования следующего поколения в методе miRNA-SEQ облегчают секвенирование больших пулов малых РНК за один цикл секвенирования. [14]
miRNA-seq можно выполнять с использованием различных платформ секвенирования. Первый анализ малых РНК с использованием методов miRNA-seq исследовал приблизительно 1,4 миллиона малых РНК из модельного растения Arabidopsis thaliana с использованием платформы секвенирования Massively Parallel Signature Sequencing (MPSS) компании Lynx Therapeutics. Это исследование продемонстрировало потенциал новых высокопроизводительных технологий секвенирования для изучения малых РНК и показало, что геномы генерируют большое количество малых РНК, причем растения являются особенно богатыми источниками малых РНК. [15] Более поздние исследования использовали другие технологии секвенирования, такие как исследование на C. elegans, которое идентифицировало 18 новых генов miRNA, а также новый класс малых РНК нематод, названных 21U-РНК . [16] Другое исследование, сравнивающее профили малых РНК опухолей шейки матки человека и нормальной ткани, использовало анализатор генома Illumina (компания) для идентификации 64 новых генов микроРНК человека, а также 67 дифференциально экспрессируемых микроРНК. [17] Платформа секвенирования SOLiD компании Applied Biosystems также использовалась для изучения прогностической ценности микроРНК в выявлении рака молочной железы человека. [18]
Методы
Подготовка библиотеки miRNA
Приготовление малой РНК
Создание библиотеки последовательностей может быть выполнено с использованием различных наборов в зависимости от используемой платформы высокопроизводительного секвенирования. Однако существует несколько общих шагов для подготовки к секвенированию малых РНК. [19] [20]
Полная изоляция РНК
В данном образце вся РНК извлекается и изолируется с использованием метода изотиоцианата/фенола/хлороформа (GITC/фенол) или коммерческого продукта, такого как реагент Trizol ( Invitrogen ). Начальное количество 50-100 мкг общей РНК, 1 г ткани обычно дает 1 мг общей РНК, обычно требуется для очистки геля и выбора размера. [20] Контроль качества РНК также измеряется, например, запуском чипа РНК на Caliper LabChipGX ( Caliper Life Sciences ).
Фракционирование малых РНК по размеру методом гель-электрофореза
Изолированная РНК запускается на денатурирующем полиакриламидном геле. Метод визуализации, такой как радиоактивные 5'-32P-меченые олигонуклеотиды вместе с лестницей размера, используется для идентификации части геля, содержащей РНК соответствующего размера, что уменьшает количество материала, в конечном итоге секвенируемого. Этот шаг не обязательно должен быть выполнен перед этапами лигирования и обратной транскрипции, описанными ниже. [19] [20]
Лигирование
На этапе лигирования к обоим концам малых РНК добавляются ДНК-адаптеры, которые действуют как сайты связывания праймера во время обратной транскрипции и амплификации ПЦР . Аденилированный одноцепочечный ДНК-адаптер 3', за которым следует 5'-адаптер, лигируется к малым РНК с использованием лигирующего фермента, такого как T4 РНК-лигаза2. Адаптеры также предназначены для захвата малых РНК с 5'-фосфатной группой, характерных микроРНК, а не продуктов деградации РНК с 5'-гидроксильной группой. [19] [20]
Обратная транскрипция и ПЦР-амплификация
На этом этапе лигированные РНК малого адаптера преобразуются в клоны кДНК, используемые в реакции секвенирования. Существует множество коммерческих наборов, которые выполняют этот этап с использованием некоторой формы обратной транскриптазы . Затем проводится ПЦР для амплификации пула последовательностей кДНК. Праймеры, разработанные с уникальными нуклеотидными метками, также могут использоваться на этом этапе для создания идентификационных меток в мультиплексном секвенировании объединенной библиотеки. [19] [20]
Центральным элементом анализа данных miRNA-seq является возможность 1) получать уровни распространенности miRNA из прочтений последовательностей, 2) открывать новые miRNA, а затем иметь возможность 3) определять дифференциально экспрессируемые miRNA и 4) ассоциированные с ними целевые гены мРНК.
Анализ данных miRNA-seq
Выравнивание и количественная оценка miRNA
miRNA могут преимущественно экспрессироваться в определенных типах клеток, тканях, стадиях развития или в определенных болезненных состояниях, таких как рак. [1] Поскольку глубокое секвенирование (miRNA-seq) генерирует миллионы прочтений из заданного образца, оно позволяет нам профилировать miRNA; будь то путем количественной оценки их абсолютного содержания, чтобы обнаружить их варианты (известные как изомеры [25] ). Обратите внимание, что, учитывая, что средняя длина прочтений последовательностей длиннее, чем средняя miRNA (17-25 нуклеотидов), 3'- и 5'-концы miRNA должны быть обнаружены в одном и том же прочтении. Существует несколько алгоритмов количественной оценки распространенности miRNA. [21] [26] Их общие шаги следующие: [27]
После секвенирования необработанные считывания последовательностей фильтруются по качеству. Адаптерные последовательности также обрезаются из необработанных считываний последовательностей.
Затем полученные данные считывания форматируются в файл Fasta, где для каждого уникального тега записывается номер копии и последовательность.
Последовательности, которые могут указывать на загрязнение E. Coli, определяются с помощью поиска BLAST по базе данных E. Coli и исключаются из анализа.
Каждая из оставшихся последовательностей выравнивается по базе данных последовательностей miRNA (например, miRBase [28] ). Для учета несовершенной обработки DICER допускается наличие выступающего 6-нуклеотидного участка на 3'-конце и 3-нуклеотидного участка на 5'-конце.
Считывания, которые не соответствуют базе данных miRNA, затем свободно сопоставляются с предшественниками miRNA для обнаружения miRNA, которые могут нести мутации или которые прошли через редактирование РНК .
Затем количество прочтений для каждой miRNA нормализуется по отношению к общему количеству картированных miRNA, чтобы определить распространенность каждой miRNA.
Открытие новой микроРНК
Еще одним преимуществом miRNA-seq является то, что он позволяет обнаруживать новые miRNA, которые могли ускользнуть от традиционных методов скрининга и профилирования. [27] Существует несколько новых алгоритмов обнаружения miRNA. Их общие шаги следующие:
Получите считывания, которые не соответствуют известным последовательностям miRNA, и сопоставьте их с геномом.
Метод сворачивания РНК
Для последовательностей miRNA, где найдено точное совпадение, получите геномную последовательность, включая ~100 п.н. фланкирующей последовательности с каждой стороны, и пропустите РНК через программное обеспечение для сворачивания РНК, такое как пакет Vienna. [29]
Сложенные последовательности, которые лежат на одном плече шпильки микроРНК и имеют минимальную свободную энергию менее ~25 ккал/моль, включены в шорт-лист в качестве предполагаемых микроРНК.
Отобранные последовательности обрезаются, чтобы включить только возможную последовательность-предшественника, а затем подвергаются повторной укладке, чтобы гарантировать, что предшественник не был искусственно стабилизирован соседними последовательностями.
Полученные свернутые последовательности считаются новыми микроРНК, если последовательность микроРНК попадает в одно плечо шпильки и является высококонсервативной между видами.
Метод экспрессии звездной нити (miRdeep [30] )
Новые последовательности микроРНК идентифицируются на основе характерного паттерна экспрессии, который они демонстрируют благодаря обработке DICER: более высокая экспрессия зрелой микроРНК по сравнению с последовательностями звездообразной цепи и петли.
Анализ дифференциальной экспрессии
После количественной оценки содержания miRNA для каждого образца можно сравнить уровни их экспрессии между образцами. Затем можно будет идентифицировать miRNA, которые преимущественно экспрессируются в определенные временные точки или в определенных тканях или состояниях заболевания. После нормализации по числу картированных считываний между образцами можно использовать множество статистических тестов (например, используемых при профилировании экспрессии генов ) для определения дифференциальной экспрессии
Прогнозирование цели
Определение мРНК-мишеней miRNA обеспечит понимание генов или сетей генов, экспрессию которых они регулируют. [31] Публичные базы данных предоставляют прогнозы мишеней miRNA. Но чтобы лучше отличать истинно положительные прогнозы от ложноположительных прогнозов, данные miRNA-seq можно интегрировать с данными mRNA-seq для наблюдения за функциональными парами miRNA:mRNA. RNA22, [32] TargetScan , [33] [34] [35] [36] [37] [38] miRanda, [39] и PicTar [40] — это программное обеспечение, разработанное для этой цели. Список программного обеспечения для прогнозирования приведен здесь . Общие шаги таковы:
Определить пары связывания miRNA:mRNA, выявить комплементарность между последовательностями miRNA в 3'-UTR последовательности мРНК.
Определите степень консервации пар связывания miRNA:mRNA у разных видов. Как правило, пары с более высокой степенью связывания с меньшей вероятностью будут ложноположительными для прогноза.
Наблюдайте за признаками воздействия miRNA в данных секвенирования мРНК или экспрессии белка: если экспрессия miRNA высокая, экспрессия гена и белка ее целевого гена должна быть низкой.
Проверка целевого объекта для расщепленных мРНК-мишеней
Многие miRNA функционируют для прямого расщепления своих мРНК-мишеней; это особенно актуально для растений, и поэтому были разработаны методы высокопроизводительного секвенирования, чтобы воспользоваться этим свойством miRNA путем секвенирования незащищенных 3'-концов расщепленных или деградированных мРНК. Эти методы известны как секвенирование деградома или PARE. [41] [42] Проверка целевого расщепления в определенных мРНК обычно выполняется с использованием модифицированной версии 5' Rapid Amplification of cDNA Ends с ген-специфическим праймером.
Приложения
Идентификация новых микроРНК
miRNA-seq выявил новые miRNA, которые ранее не были обнаружены в традиционных методах профилирования miRNA. Примерами таких открытий являются эмбриональные стволовые клетки, [25] куриные эмбрионы, [43] острый лимфобластный лейкоз, [44] диффузная крупная b-клеточная лимфома и b-клетки, [45] острый миелоидный лейкоз, [46] и рак легких. [47]
Биомаркеры заболеваний
МикроРНК являются важными регуляторами почти всех клеточных процессов, таких как выживание, пролиферация и дифференциация . Следовательно, не является неожиданным, что микроРНК участвуют в различных аспектах рака посредством регуляции экспрессии онко- и опухолевых генов-супрессоров . В сочетании с разработкой высокопроизводительных методов профилирования микроРНК были идентифицированы как биомаркеры для классификации рака, ответа на терапию и прогноза. [48] Кроме того, поскольку микроРНК регулируют экспрессию генов, они также могут выявлять нарушения в важных регуляторных сетях, которые могут быть причиной определенного расстройства. [48] Ниже приведены несколько применений микроРНК в качестве биомаркеров и предикторов заболеваний.
Таблица 1: Подтипы рака, различающиеся по микроРНК
Тип рака
miRNA α
Ссылка.
Грудь
Статус неотложной помощи
миР-26а/b, семейство миР-30, миР-29b, миР-155, миР-342, миР-206, миР-191
[49] [50] [51] [52]
PR-статус
let-7c, миР-29b, миР-26а, семейство миР-30, миР-520g
α Это не полный список микроРНК, связанных с этими злокачественными новообразованиями.
Сравнение с другими методами профилирования miRNA
Недостатки использования miRNA-seq по сравнению с другими методами профилирования miRNA заключаются в том, что он более дорогой, обычно требует большего количества общей РНК, включает в себя обширную амплификацию и более трудоемкий, чем методы микрочипов и qPCR. [3] Кроме того, методы подготовки библиотеки miRNA-seq, по-видимому, имеют систематическое предпочтительное представление комплемента miRNA, и это препятствует точному определению распространенности miRNA. [64] В то же время подход не зависит от гибридизации и, следовательно, не требует априорной информации о последовательности. Благодаря этому можно получать последовательности новых miRNA и изоформ miRNA (isoMirs), различать последовательно похожие miRNA и идентифицировать точечные мутации. [65]
^ ab Farazi, Thalia A; Spitzer, Jessica I; Morozov, Pavel; Tuschl, Thomas (2011). "miRNAs in human cancer". Журнал патологии . 223 (2): 102–115. doi :10.1002/path.2806. ISSN 0022-3417. PMC 3069496. PMID 21125669 .
^ Сандху, С.; Гарсон, Р. (2011). «Потенциальные возможности применения микроРНК в диагностике, прогнозировании и лечении рака». Semin Oncol . 38 (6): 781–787. doi :10.1053/j.seminoncol.2011.08.007. PMID 22082764.
^ abc Baker, Monya (2010). «Профилирование микроРНК: отделение сигнала от шума». Nature Methods . 7 (9): 687–692. doi : 10.1038/nmeth0910-687 . ISSN 1548-7091. PMID 20805796. S2CID 6853222.
^ Ким, В. Нарри ; Хан, Джинджу; Сиоми, Микико К. (2009). «Биогенез малых РНК у животных». Nature Reviews Molecular Cell Biology . 10 (2): 126–139. doi :10.1038/nrm2632. ISSN 1471-0072. PMID 19165215. S2CID 8360619.
^ Бартель, Д. (2004). «МикроРНКГеномика, биогенез, механизм и функция». Cell . 116 (2): 281–297. doi : 10.1016/S0092-8674(04)00045-5 . ISSN 0092-8674. PMID 14744438. S2CID 2669459.
^ abc He, Lin; Hannon, Gregory J. (2004). «МикроРНК: малые РНК с большой ролью в регуляции генов». Nature Reviews Genetics . 5 (7): 522–531. doi :10.1038/nrg1379. ISSN 1471-0056. PMID 15211354. S2CID 86602746.
^ Амброс, Виктор (1989). «Иерархия регуляторных генов контролирует переключение развития от личинки к взрослой особи у C. elegans». Cell . 57 (1): 49–57. doi :10.1016/0092-8674(89)90171-2. ISSN 0092-8674. PMID 2702689. S2CID 13103224.
^ Ли, Розалинд К.; Файнбаум, Ронда Л.; Амброс, Виктор (1993). «Гетерохронный ген C. elegans lin-4 кодирует малые РНК с антисмысловой комплементарностью к lin-14». Cell . 75 (5): 843–854. doi : 10.1016/0092-8674(93)90529-Y . ISSN 0092-8674. PMID 8252621.
^ Wightman, Bruce; Ha, Ilho; Ruvkun, Gary (1993). "Посттранскрипционная регуляция гетерохронного гена lin-14 с помощью lin-4 опосредует формирование временного паттерна у C. elegans". Cell . 75 (5): 855–862. doi : 10.1016/0092-8674(93)90530-4 . ISSN 0092-8674. PMID 8252622.
^ Сюй, Пейчжан; Верной, Стефани Ю.; Го, Мин; Хей, Брюс А. (2003). «МикроРНК Mir-14 дрозофилы подавляет гибель клеток и необходима для нормального метаболизма жиров» (PDF) . Current Biology . 13 (9): 790–795. doi : 10.1016/S0960-9822(03)00250-1 . ISSN 0960-9822. PMID 12725740. S2CID 6391484.
^ Джонстон, Роберт Дж.; Хоберт, Оливер (2003). «МикроРНК, контролирующая асимметрию нейронов слева/справа у Caenorhabditis elegans». Nature . 426 (6968): 845–849. Bibcode :2003Natur.426..845J. doi :10.1038/nature02255. ISSN 0028-0836. PMID 14685240. S2CID 4410288.
^ Ли, RC (2001). «Обширный класс малых РНК у Caenorhabditis elegans». Science . 294 (5543): 862–864. Bibcode :2001Sci...294..862L. doi :10.1126/science.1065329. ISSN 0036-8075. PMID 11679672. S2CID 33480585.
^ Олдридж, Сара; Хэдфилд, Джеймс (2012). «Введение в технологии профилирования микроРНК и кросс-платформенное сравнение». Технология профилирования экспрессии микроРНК следующего поколения . Методы в молекулярной биологии. Том 822. Технология профилирования экспрессии микроРНК следующего поколения. стр. 19–31. doi :10.1007/978-1-61779-427-8_2. ISBN978-1-61779-426-1. ISSN 1064-3745. PMID 22144189.
^ Lu, C; Tej, SS; Luo, S; Haudenschild, CD; Meyers, BC; Green, PJ (2 сентября 2005 г.). «Выяснение компонента малой РНК транскриптома». Science . 309 (5740): 1567–9. Bibcode :2005Sci...309.1567L. doi :10.1126/science.1114112. PMID 16141074. S2CID 1651848.
^ Руби, Дж. Грэм; Ян, Кэлвин; Плеер, Кристофер; Акстелл, Майкл Дж.; Ли, Уильям; Нусбаум, Чад; Ге, Хуэй; Бартель, Дэвид П. (2006). «Крупномасштабное секвенирование выявляет 21U-РНК и дополнительные микроРНК и эндогенные siRNA в C. elegans». Cell . 127 (6): 1193–1207. doi : 10.1016/j.cell.2006.10.040 . ISSN 0092-8674. PMID 17174894. S2CID 16838469.
^ Виттен, Даниэла; Тибширани, Роберт; Гу, Сэм; Файр, Эндрю; Луи, Венг-Онн (2010). «Обнаружение малых РНК на основе сверхвысокопроизводительного секвенирования и дискретный статистический анализ биомаркеров в коллекции опухолей шейки матки и соответствующих контролей». BMC Biology . 8 (1): 58. doi : 10.1186/1741-7007-8-58 . ISSN 1741-7007. PMC 2880020 . PMID 20459774.
^ У, Цянь; Лу, Цзухун; Ли, Хайлин; Лу, Цзяфэн; Го, Ли; Ге, Циньюй (2011). «Секвенирование микроРНК следующего поколения для обнаружения рака молочной железы». Журнал биомедицины и биотехнологии . 2011 : 1–7. doi : 10.1155/2011/597145 . ISSN 1110-7243. PMC 3118289. PMID 21716661 .
^ abcd Lu, C; Meyers, BC; Green, PJ (октябрь 2007 г.). «Конструирование библиотек малых РНК кДНК для глубокого секвенирования». Методы . 43 (2): 110–7. doi :10.1016/j.ymeth.2007.05.002. PMID 17889797.
^ abcde Хафнер, Маркус; Ландграф, Пабло; Людвиг, Янош; Райс, Аманда; Оджо, Толулопе; Лин, Каролина; Холох, Дэниел; Лим, Синди; Тушл, Томас (2008). «Идентификация микроРНК и других малых регуляторных РНК с использованием секвенирования библиотеки кДНК». Методы . 44 (1): 3–12. doi :10.1016/j.ymeth.2007.09.009. ISSN 1046-2023. PMC 2847350. PMID 18158127 .
^ ab Shendure, Jay; Ji, Hanlee (2008). «Секвенирование ДНК следующего поколения». Nature Biotechnology . 26 (10): 1135–1145. doi :10.1038/nbt1486. ISSN 1087-0156. PMID 18846087. S2CID 6384349.
^ "Приложения - Секвенирование транскриптома: 454 Life Sciences, a Roche Company". Архивировано из оригинала 2011-05-26 . Получено 2012-03-01 .
^ ab Morin, RD; O'Connor, MD; Griffith, M.; Kuchenbauer, F.; Delaney, A.; Prabhu, A.-L.; Zhao, Y.; McDonald, H.; Zeng, T.; Hirst, M.; Eaves, CJ; Marra, MA (2008). "Применение массового параллельного секвенирования для профилирования и обнаружения микроРНК в эмбриональных стволовых клетках человека". Genome Research . 18 (4): 610–621. doi :10.1101/gr.7179508. ISSN 1088-9051. PMC 2279248 . PMID 18285502.
^ Бернингер, Филипп; Гайдатзис, Димос; ван Нимвеген, Эрик; Заволан, Михаэла (2008). «Вычислительный анализ данных клонирования малых РНК». Методы . 44 (1): 13–21. doi :10.1016/j.ymeth.2007.10.002. ISSN 1046-2023. PMID 18158128.
^ ab Creighton, CJ; Reid, JG; Gunaratne, PH (2009). «Профилирование экспрессии микроРНК с помощью глубокого секвенирования». Briefings in Bioinformatics . 10 (5): 490–497. doi :10.1093/bib/bbp019. ISSN 1467-5463. PMC 2733187. PMID 19332473 .
^ Kozomara, A.; Griffiths-Jones, S. (2010). "miRBase: интеграция аннотации микроРНК и данных глубокого секвенирования". Nucleic Acids Research . 39 (База данных): D152–D157. doi :10.1093/nar/gkq1027. ISSN 0305-1048. PMC 3013655. PMID 21037258 .
^ Yang, X.; Li, L. (2011). «miRDeep-P: вычислительный инструмент для анализа транскриптома микроРНК в растениях». Биоинформатика . 27 (18): 2614–5. doi : 10.1093/bioinformatics/btr430 . ISSN 1367-4803. PMID 21775303.
^ Клунан, Николь; Вани, Шиванги; Сюй, Циньин; Гу, Цзянь; Леа, Кристи; Хитер, Шейла; Барбачору, Каталин; Стептоу, Анита Л; Мартин, Хилари С; Нурбахш, Эхсан; Кришнан, Киртана; Гардинер, Брук; Ван, Сяохуэй; Нонес, Катя; Стин, Джейсон А; Мэтиган, Ник; Вуд, Дэвид Л; Кассан, Карин С; Уодделл, Ник; Шепард, Джилл; Ли, Кларенс; Итикава, Джефф; МакКернан, Кевин; Брамлетт, Келли; Куерстен, Скотт; Гриммонд, Шон М. (2011). «МикроРНК и их изомиР действуют совместно, воздействуя на общие биологические пути». Геномная биология . 12 (12): 126 р. doi : 10.1186/gb-2011-12-12-r126 . ISSN 1465-6906. PMC 3334621 . PMID 22208850.
^ Miranda KC, Huynh T, Tay Y, Ang YS, Tam WL, Thomson AM, Lim B, Rigoutsos I (2006). «Метод на основе шаблонов для идентификации сайтов связывания микроРНК и соответствующих им гетеродуплексов». Cell . 126 (6): 1203–17. doi : 10.1016/j.cell.2006.07.031 . PMID 16990141. S2CID 12749133.
^ Льюис, BP; Бердж CB; Бартель DP (14 января 2005 г.). «Консервативное спаривание семян, часто фланкированное аденозинами, указывает на то, что тысячи человеческих генов являются мишенями микроРНК». Cell . 120 (1): 15–20. doi : 10.1016/j.cell.2004.12.035 . PMID 15652477. S2CID 17316349.
^ Grimson, A; Farh, KK; Johnston, WK; Garrett-Engele, P; Lim, LP; Bartel, DP (6 июля 2007 г.). «Специфичность нацеливания микроРНК у млекопитающих: детерминанты, выходящие за рамки спаривания семян». Molecular Cell . 27 (1): 91–105. doi :10.1016/j.molcel.2007.06.017. PMC 3800283 . PMID 17612493.
^ Фридман, RC; Фарх, KK; Бердж, CB; Бартель, DP (январь 2009 г.). «Большинство мРНК млекопитающих являются консервативными мишенями микроРНК». Genome Research . 19 (1): 92–105. doi :10.1101/gr.082701.108. PMC 2612969 . PMID 18955434.
^ Гарсия, DM; Бэк, D; Шин, C; Белл, GW; Гримсон, A; Бартель, DP (11 сентября 2011 г.). «Слабая стабильность спаривания семян и высокая распространенность целевых участков снижают эффективность lsy-6 и других микроРНК». Nature Structural & Molecular Biology . 18 (10): 1139–46. doi :10.1038/nsmb.2115. PMC 3190056 . PMID 21909094.
^ Агарвал, Викрам; Белл, Джордж У.; Нам, Джин-Ву; Бартел, Дэвид П. (2015-08-12). «Прогнозирование эффективных целевых участков микроРНК в мРНК млекопитающих». eLife . 4 : e05005. doi : 10.7554/eLife.05005 . ISSN 2050-084X. PMC 4532895 . PMID 26267216.
^ Агарвал, В; Субтельный, АО; Тиру, П; Улицкий, И; Бартель, ДП (4 октября 2018 г.). «Предсказание эффективности нацеливания микроРНК у дрозофилы». Genome Biology . 19 (1): 152. doi : 10.1186/s13059-018-1504-3 . PMC 6172730 . PMID 30286781.
^ Maziere, P; Enright, A (2007). «Предсказание целей микроРНК». Drug Discovery Today . 12 (11–12): 452–458. doi :10.1016/j.drudis.2007.04.002. ISSN 1359-6446. PMID 17532529.
^ Крек, А. Идентификация мишеней микроРНК. DAI-B 70/07, (2010).
^ Немецкий М.А., Пиллэй М., Чон Д.Х., Хетавал А., Луо С., Джанарданан П., Каннан В., Римаркис Л.А., Нобута К., Герман Р., Де Паоли Э., Лу С., Шрот Г., Мейерс BC, Грин П.Дж. (2008). «Глобальная идентификация пар микроРНК-РНК-мишень путем параллельного анализа концов РНК». Нат. Биотехнология . 26 (8): 941–946. дои : 10.1038/nbt1417. PMID 18542052. S2CID 13187064.
^ Буерманс, Хенк П.Дж.; Ариюрек, Явуз; ван Оммен, Гертьян; ден Даннен, Йохан Т; 'т Хоэн, Питер AC (2010). «Новые методы определения профиля экспрессии микроРНК на основе секвенирования следующего поколения». БМК Геномика . 11 (1): 716. дои : 10.1186/1471-2164-11-716 . ISSN 1471-2164. ПМК 3022920 . ПМИД 21171994.
^ Чжан, Баохун; Чжан, Хуа; Ян, Цзянь-Хуа; Чжэн, Юй-Шэн; Чжан, Пэн; Чен, Сяо; Ву, Цзюнь; Сюй, Лин; Ло, Сюэ-Цюнь; Кэ, Чжи-Ён; Чжоу, Хуэй; Цюй, Лян-Ху; Чен, Юэ-Цинь (2009). «Полногеномный анализ малых РНК и открытие новых микроРНК при остром лимфобластном лейкозе человека на основе обширного подхода секвенирования». ПЛОС ОДИН . 4 (9): e6849. Бибкод : 2009PLoSO...4.6849Z. дои : 10.1371/journal.pone.0006849 . ISSN 1932-6203. ПМК 2731166 . PMID 19724645.
^ Аб Джима, Д.Д.; Чжан, Дж.; Джейкобс, К.; Ричардс, КЛ; Данфи, Швейцария; Чой, WWL; Ян Ау, В.; Шривастава, Г.; Чадер, МБ; Риццери, Д.А.; Лагу, AS; Лугар, Польша; Манн, КП; Цветы, ЧР; Берналь-Мизрачи, Л.; Нареш, КН; Эвенс, А.М.; Гордон, Л.И.; Люфтиг, М.; Фридман, доктор медицинских наук; Вайнберг, Дж.Б.; Томпсон, Массачусетс; Гилл, Дж.И.; Лю, К.; Как, Т.; Грубор, В.; Гао, Ю.; Патель, А.; Ву, Х.; Чжу, Дж.; Блоб, GC; Липский, ЧП; Чадберн, А.; Дэйв, СС (2010). «Глубокое секвенирование транскриптома малых РНК нормальных и злокачественных В-клеток человека идентифицирует сотни новых микроРНК». Кровь . 116 (23): e118–e127. doi :10.1182/blood-2010-05-285403. ISSN 0006-4971. PMC 3012600. PMID 20733160 .
^ Starczynowski, DT; Morin, R.; McPherson, A.; Lam, J.; Chari, R.; Wegrzyn, J.; Kuchenbauer, F.; Hirst, M.; Tohyama, K.; Humphries, RK; Lam, WL; Marra, M.; Karsan, A. (2010). «Идентификация человеческих микроРНК, расположенных в геномных изменениях, связанных с лейкемией, на уровне всего генома». Blood . 117 (2): 595–607. doi : 10.1182/blood-2010-03-277012 . ISSN 0006-4971. PMID 20962326.
^ Келлер, Андреас; Бэкес, Кристина; Лейдингер, Петра; Кефер, Натали; Буагерен, Валеска; Барбачору, Каталин; Фогель, Бритта; Мацас, Марк; Хувер, Ханно; Катус, Хьюго А.; Штелер, Корд; Медер, Бенджамин; Миз, Эккарт (2011). «Секвенирование следующего поколения идентифицирует новые микроРНК в периферической крови больных раком легких». Молекулярные биосистемы . 7 (12): 3187–99. дои : 10.1039/c1mb05353a. ISSN 1742-206X. ПМИД 22027949.
^ abc Chan, Elcie; Prado, Daniel Estévez; Weidhaas, Joanne Barnes (2011). «МикроРНК рака: от профилирования подтипов до предикторов ответа на терапию». Trends in Molecular Medicine . 17 (5): 235–243. doi :10.1016/j.molmed.2011.01.008. ISSN 1471-4914. PMC 3092835. PMID 21354374 .
^ ab Blenkiron, Cherie; Goldstein, Leonard D; Thorne, Natalie P; Spiteri, Inmaculada; Chin, Suet-Feung; Dunning, Mark J; Barbosa-Morais, Nuno L; Teschendorff, Andrew E; Green, Andrew R; Ellis, Ian O; Tavaré, Simon ; Caldas, Carlos; Miska, Eric A (2007). "Профилирование экспрессии микроРНК рака молочной железы человека выявляет новые маркеры подтипа опухоли". Genome Biology . 8 (10): R214. doi : 10.1186/gb-2007-8-10-r214 . ISSN 1465-6906. PMC 2246288. PMID 17922911 .
^ Sempere, LF; Christensen, M.; Silahtaroglu, A.; Bak, M.; Heath, CV; Schwartz, G.; Wells, W.; Kauppinen, S.; Cole, CN (2007). «Измененная экспрессия микроРНК, ограниченная определенными субпопуляциями эпителиальных клеток при раке молочной железы». Cancer Research . 67 (24): 11612–11620. doi : 10.1158/0008-5472.CAN-07-5019 . ISSN 0008-5472. PMID 18089790.
^ Мэтти, Майкл Д.; Бенц, Кристофер К.; Боуэрс, Джессика; Сенсингер, Келли; Вонг, Линда; Скотт, Гэри К.; Феделе, Вита; Джинзингер, Дэвид; Геттс, Роберт; Хакк, Крис (2006). «Оптимизированное высокопроизводительное профилирование экспрессии микроРНК обеспечивает новую оценку биомаркеров клинических биопсий рака простаты и молочной железы». Молекулярный рак . 5 (1): 24. doi : 10.1186/1476-4598-5-24 . ISSN 1476-4598. PMC 1563474. PMID 16784538 .
^ abcd Йонген-Лавренчич, М.; Сан, СМ; Дейкстра, МК; Валк, П.Дж.М.; Ловенберг, Б. (2008). «Профилирование экспрессии микроРНК в связи с генетической гетерогенностью острого миелоидного лейкоза». Кровь . 111 (10): 5078–5085. doi : 10.1182/blood-2008-01-133355 . ISSN 0006-4971. PMID 18337557.
^ ab Garzon, R.; Garofalo, M.; Martelli, MP; Briesewitz, R.; Wang, L.; Fernandez-Cymering, C.; Volinia, S.; Liu, C.-G.; Schnittger, S.; Haferlach, T.; Liso, A.; Diverio, D.; Mancini, M.; Meloni, G.; Foa, R.; Martelli, MF; Mecucci, C.; Croce, CM; Falini, B. (2008). "Отличительная микроРНК-сигнатура острого миелоидного лейкоза, несущего цитоплазматический мутантный нуклеофосмин". Труды Национальной академии наук . 105 (10): 3945–3950. Bibcode : 2008PNAS..105.3945G. doi : 10.1073/pnas.0800135105 . ISSN 0027-8424. PMC 2268779. PMID 18308931 .
^ Маркуччи, Гвидо; Радмахер, Майкл Д.; Махарри, Кэти; Мрозек, Кшиштоф; Руперт, Эми С.; Пашка, Питер; Вукосавлевич Тамара; Уитмен, Сьюзен П.; Бальдус, Клаудия Д.; Лангер, Кристиан; Лю, Чанг-Гонг; Кэрролл, Эндрю Дж.; Пауэлл, Баярд Л.; Гарсон, Рамиро; Кроче, Карло М.; Колитц, Джонатан Э.; Калиджури, Майкл А.; Ларсон, Ричард А.; Блумфилд, Клара Д. (2008). «Экспрессия микроРНК при цитогенетически нормальном остром миелолейкозе». Медицинский журнал Новой Англии . 358 (18): 1919–1928. doi : 10.1056/NEJMoa074256 . ISSN 0028-4793. PMID 18450603.
^ Калин, Джордж Адриан; Феррасин, Мануэла; Чимино, Амелия; Ди Лева, Джанпьеро; Симидзу, Масаеши; Войчик, Сильвия Э.; Иорио, Марилена В.; Визоне, Роза; Север, Нуреттин Ильфер; Фаббри, Мюллер; Юлиано, Родольфо; Палумбо, Тициана; Пичиорри, Флавия; Рольдо, Клаудия; Гарсон, Рамиро; Севиньяни, Чинция; Рассенти, Лаура; Ольдер, Хансюрг; Волиния, Стефано; Лю, Чан-гун; Киппс, Томас Дж.; Негрини, Массимо; Кроче, Карло М. (2005). «Сигнатура микроРНК, связанная с прогнозом и прогрессированием хронического лимфоцитарного лейкоза». Медицинский журнал Новой Англии . 353 (17): 1793–1801. doi : 10.1056/NEJMoa050995 . ISSN 0028-4793. PMID 16251535.
^ Caramuta, Stefano; Egyházi, Suzanne; Rodolfo, Monica; Witten, Daniela; Hansson, Johan; Larsson, Catharina; Lui, Weng-Onn (2010). «Профили экспрессии микроРНК, связанные с мутационным статусом и выживанием при злокачественной меланоме». Journal of Investigative Dermatology . 130 (8): 2062–2070. doi : 10.1038/jid.2010.63 . ISSN 0022-202X. PMID 20357817.
^ Линсен, Сэм EV; де Вит, Элзо; Янссенс, Жорж; Хитер, Шейла; Чапман, Лора; Паркин, Рэйчел К; Фриц, Брайан; Уайман, Стасия К; де Брюйн, Эварт; Фост, Эмиль Э; Кюрстен, Скотт; Тевари, Муниш; Куппен, Эдвин (2009). «Ограничения и возможности цифрового профилирования экспрессии генов малых РНК». Nature Methods . 6 (7): 474–476. doi :10.1038/nmeth0709-474. ISSN 1548-7091. PMID 19564845. S2CID 7953265.
^ Git, A.; Dvinge, H.; Salmon-Divon, M.; Osborne, M.; Kutter, C.; Hadfield, J.; Bertone, P.; Caldas, C. (2010). «Систематическое сравнение профилирования микрочипов, ПЦР в реальном времени и технологий секвенирования следующего поколения для измерения дифференциальной экспрессии микроРНК». RNA . 16 (5): 991–1006. doi :10.1261/rna.1947110. ISSN 1355-8382. PMC 2856892 . PMID 20360395.