1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

mirna是一类内源基因编码的长度为21-24个核苷酸（nucleotide, nt）的非编码单链rna分子。mirna的合成包括转录和转录后加工两个部分，如图1 为mirna转录加工过程[1]。

转录过程发生在细胞核中，大多数mirna位于与非编码序列相对应的基因组区域中，并且在rna聚合酶Ⅱ的作用下转录为长度为几百至几千核苷酸的初级核内mirna ( primer rna, pri-mirna )[2][3]。pri-mirna 在包含核rna酶Ⅲ drosha和双链rna结合蛋白pasha的多蛋白复合体的作用下进行初步加工。drosha使60-70 nt的pre-mirna茎环结构从pri-mirna上脱离[4]，再通过gtp依赖的转运蛋白exportin-5从核内转运至核外细胞质中被rna酶iii 家族的dicer 酶剪切。dicer-1与双链rna结合蛋白loquacious共同组成多蛋白复合体，将pre-mirna裂解为21-24 nt的双链mirna。成熟的mirna随即与paz piwi结构域蛋白家族成员mirna结合蛋白argonaute结合形成mirna诱导的沉默复合体mirisc（mirna-induced silencing complex），通过翻译抑制或mrna降解调控基因表达[5]。

2. 研究的基本内容和问题

本课题采用生物信息学与生物统计学结合的方法，选取遗传学和发育生物学常用的两种模式生物黑腹果蝇和斑马鱼，使用来自于NCBI GEO的数十组数据，计算果蝇和斑马鱼不同组织、器官及细胞系中转录活性与成熟miRNA表达量的相关性，旨在了解基因组范围内转录对microRNA表达的作用，为果蝇及斑马鱼miRNA合成及作用机制相关研究提供参考，完善理论体系。

3. 研究的方法与方案

技术路线如图2所示。

从ncbi（https://www.ncbi.nlm.nih.gov）网站下载全部可用格式数据集，包括txt,csv等；从mirbase （http://www.mirbase.org）处获得不同microrna读长相关数据；从ucsc genome browser (https://genome-test.gi.ucsc.edu)和ensembl genome browser (http://grch37.ensembl.org/index.html)下载基因组信息，包括基因名、基因编号、染色体位置、基因及转录开始及终止位点等。使用线上数据处理平台galaxy（https://usegalaxy.org）,以基因名或基因编号将mrna和mirna数据集与对应基因组信息匹配，分别得到mrna和mirna数据信息与基因组信息匹配文件。将mirna起始和终止位点向3’和5’两个方向均分别延伸0,1,2,5,10,20 kbp,后使用galaxy寻找与其区间有重合部分的潜在相关mrna，并建立mrna-mirna 文件。使用wps表格2019（金山公司）及spss 20（ibm公司）计算spearman等级相关系数和pearson相关系数，进而分析mrna水平与成熟mirna表达量的相关关系。

此前，指导教师所在实验室在人和小鼠两个物种中对基因组范围内转录活性与mirna表达的相关性进行过全面且深入的研究，在此方面有坚实的理论基础和较为丰富的经验，可为本课题研究的顺利进行提供保证。

4. 研究创新点

转录开启了基因表达的级联反应，且通常情况下被视为决定基因表达产物数量多少的决定性因素。mrna水平与蛋白表达水平间的关系已被广泛研究，但我们对非编码rna仍知之甚少。对于microrna，研究者们更多的关注新mirna的寻找、mirna的表达调控及进化模式、靶基因预测及功能分析等方面的研究，而转录在何种程度上控制着microrna的差异性表达仍不甚为人所知。

在果蝇的mirna相关研究中，在基因组范围内开展的研究极少且局限于基于比较基因组学的microrna转录调控和表达模式分析相关的研究；在斑马鱼中，在全基因组水平上进行的研究仅限于极少数的斑马鱼早期发育过程中mirna的表达与功能相关方向。目前，在全基因组水平上进行的转录及转录后加工对mirna表达的作用相关的研究仅在哺乳动物中较多，而在昆虫和水生生物中则鲜有研究。

本课题采用独特的生物信息学与生物统计学结合的方法，选取两种常用的模式生物黑腹果蝇和斑马鱼，使用来自于ncbi的数十组数据集，通过对果蝇和斑马鱼不同组织、器官及细胞系中转录活性与成熟mirna差异性表达的相关性的计算，来提高对转录与mirna表达的相关性的了解，为果蝇及斑马鱼mirna相关研究提供参考。

5. 研究计划与进展

2018年10月-2019年2月：阅读相关文献，了解数据收集、处理及分析流程；收集并整理数据。

2019年3月：处理及分析数据，得到实验结果。

2019年4月：深入分析并展示数据，撰写本科生毕业论文草稿。