Revista de minería de datos en genómica y proteómica

Abstracto

Un enfoque computacional para la identificación de microARN en plantas: combinación de predicciones basadas en el genoma con datos de secuenciación de ARN

Jorge S Oliveira, Nuno D Mendes, Victor Carocha, Clara Graça, Jorge A Paiva and Ana T Freitas

Los microARN son moléculas endógenas que actúan silenciando ARN mensajeros específicos y que tienen un papel regulador importante en muchos procesos fisiológicos tanto en plantas como en animales. En este trabajo, proponemos un método que utiliza CRAVELA, una herramienta de búsqueda de microARN de un solo genoma desarrollada originalmente para el descubrimiento de microARN en animales, y un algoritmo de análisis de datos NGS que proporciona una función de puntuación novedosa para evaluar el perfil de expresión de los candidatos, aprovechando la abundancia relativa esperada de fragmentos de ARN originados a partir de la secuencia madura, en comparación con otras porciones del precursor de microARN. Este enfoque se probó en Eucalyptus spp. para las cuales, a pesar de su importancia económica, no se han documentado microARN. El resultado de nuestro enfoque fue una lista corta de candidatos, que incluía secuencias conservadas y no conservadas. La validación experimental mostró amplificación en 6 de los 8 candidatos elegidos entre las secuencias no conservadas con mejor puntuación.