一种isomiR分子标志物的筛选方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种isomiR分子标志物的筛选方法，所述方法至少包括以下步骤：利用数据库，获取待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据；对所述待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据进行差异表达分析，得到以对应健康样本为对照，待检测疾病样本的isomiR的变化率；根据变化率选取isomiR；对选取的isomiR进行靶基因预测，获得靶基因；对所述靶基因进行功能分析，筛选与待检测疾病相关的靶基因，所述靶基因及其对应的isomiR即为所述待检测疾病的分子标志物。本发明专利技术所述方法分析流程思路清晰，其实现方法简单，可广泛应用于生物学研究工作中，也可用于临床相关应用。

【技术实现步骤摘要】
一种isomiR分子标志物的筛选方法及装置
本专利技术涉及一种基因工程领域，特别是涉及一种isomiR分子标志物的筛选方法及装置。
技术介绍
miRNA是生命活动的重要调节物质，原来通常认为，一个miRNA基因只能形成一种成熟的miRNA。然而，最近的研究发现，一个miRNA基因其实可以形成多种在长度或序列上存在差异miRNA异构体(isoformsofmiRNA，isomiR)。近几年来对isomiR呈爆发式增长的研究，研究表明很多isomiRs在癌症患者的血清或血浆中表达异常，可能作为抑癌基因或促癌基因参与肿瘤的发生发展，且其可以稳定的形态在体液中循环，在临床诊断中占据一定的优势。IsomiR的表达具有细胞及其组织特异性、疾病状态特异性，并具有参与细胞应激反应的能力。许多疾病的致病机制与isomiR或isomiR的表达变化相关，并可能成为疾病诊断的标记或治疗的靶标。isomiR序列可以结合靶mRNA，从而进一步发挥生物学作用。近几年测序技术的广泛应用，为isomiR的发现和对它们功能的研究就提供了有利条件，可以针对其序列特点进行检测，并验证其表达模式和生物学功能提供数据基础。如何有效地对公共数据库的相关样本数据进行数据挖掘，筛选与疾病相关的isomiR分子标志物，是isomiR的一个应用难点。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种isomiR分子标志物的筛选方法及装置。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术第一方面提供一种isomiR分子标志物的筛选方法，所述方法至少包括以下步骤：S1：利用数据库，获取待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据；S2：对所述待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据进行差异表达分析，得到以对应健康样本为对照，待检测疾病样本的isomiR的变化率；S3：根据变化率选取isomiR；S4：对S3中选取的isomiR进行靶基因预测，获得靶基因；S5：对所述靶基因进行功能分析，筛选与待检测疾病相关的靶基因，所述靶基因及其对应的isomiR即为所述待检测疾病的分子标志物。本专利技术第二方面提供一种isomiR分子标志物的筛选装置，其特征在于，所述装置至少包括：获取模块，用于利用数据库，获取待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据；差异表达分析模块，用于对所述待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据进行差异表达分析，得到以对应健康样本为对照，待检测疾病样本的isomiR的变化率；选取模块，用于根据变化率选取isomiR；靶基因预测模块，用于对选取模块中选取的isomiR进行靶基因预测，获得靶基因；功能分析模块，用于对所述靶基因进行功能分析，筛选出与待检测疾病相关的靶基因，所述靶基因及其对应的isomiR即为所述待检测疾病的分子标志物。本专利技术第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述isomiR分子标志物的筛选方法。本专利技术第四方面提供一种计算机处理设备，包括处理器及前述的计算机可读存储介质，所述处理器执行所述计算机可读存储介质上的计算机程序，实现前述isomiR分子标志物的筛选方法的步骤。本专利技术第五方面提供一种电子终端，包括：处理器、存储器、及通信器；所述存储器用于存储计算机程序，所述通信器用于与外部设备进行通信连接，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行前述isomiR分子标志物的筛选方法。本专利技术第六方面提供前述的isomiR分子标志物的筛选方法、isomiR分子标志物的筛选装置、计算机可读存储介质、计算机处理设备或电子终端在生物靶向治疗系统、致病机理系统和致病风险预测系统中的一种或多种中的应用。如上所述，本专利技术的isomiR分子标志物的筛选方法及装置，具有以下有益效果：本专利技术提供的isomiR分子标志物的筛选方法及装置，基于公共数据资源，用生物信息学方法，对isomiR表达数据进行分析处理，识别与骨髓瘤相关的isomiR。本专利技术发现与骨髓瘤相关的isomiR和多个风险基因，对骨髓瘤生物靶向治疗、致病机理阐释及风险预测等都有重要意义。本专利技术能解决不擅长整合现有网络资源、不熟悉isomiR相关的最常用数据库及前沿分析方法以及不能独立完成isomiR相关的生物信息学分析等问题。本专利技术采用丰富多样的生物信息学手段，整合权威性强普及率高的公共网络资源，建立了一套完整的前沿的分析流程，能对isomiR高通量数据进行系统的全面的功能分析并发现骨髓瘤相关isomiR分子标志物。可有效利用公共数据库的高通量数据，降低科研成本，提高分析效率。分析流程思路清晰，其实现方法简单，可广泛应用于生物学研究工作中，也可用于临床相关应用。附图说明图1显示为本专利技术一实施例中isomiR分子标志物的筛选方法流程图。图2显示为本专利技术一实施例中isomiR分子标志物的筛选装置示意图。图3显示为本专利技术一实施例中电子终端示意图。图4显示为骨髓瘤isomiR与靶基因top1相关网络示意图。图5显示为骨髓瘤isomiR与靶基因top2相关网络示意图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。请参阅图1至图5。需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，虽图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。如图1所示，展示本专利技术提供的isomiR分子标志物的筛选方法，所述方法至少包括以下步骤：S1：利用数据库，获取待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据；S2：对所述待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据进行差异表达分析，得到以对应健康样本为对照，待检测疾病样本的isomiR的变化率；S3：根据变化率选取isomiR；S4：对S3中选取的isomiR进行靶基因预测，获得靶基因；S5：对所述靶基因进行功能分析，筛选与待检测疾病相关的靶基因，所述靶基因及其对应的isomiR即为所述待检测疾病的分子标志物。在一种实施方式中，步骤S1中，所述数据库选自GEO数据库。在一种实施方式中，步骤S1中，获取isomiR的表达数据发方法包括以下步骤：获取待检测疾病样本和对应健康样本的smallRNA测序原始数据，并进行比对、定量及注释，得到isomiR的表达数据。在一种实施方式中，步骤S2中，所述差异表达分析方法选自倍数法，优选的，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种isomiR分子标志物的筛选方法，所述方法至少包括以下步骤：/nS1：利用数据库，获取待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据；/nS2：对所述待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据进行差异表达分析，得到以对应健康样本为对照，待检测疾病样本的isomiR的变化率；/nS3：根据变化率选取isomiR；/nS4：对S3中选取的isomiR进行靶基因预测，获得靶基因；/nS5：对所述靶基因进行功能分析，筛选与待检测疾病相关的靶基因，所述靶基因及其对应的isomiR即为所述待检测疾病的分子标志物。/n

【技术特征摘要】
1.一种isomiR分子标志物的筛选方法，所述方法至少包括以下步骤：
S1：利用数据库，获取待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据；
S2：对所述待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据进行差异表达分析，得到以对应健康样本为对照，待检测疾病样本的isomiR的变化率；
S3：根据变化率选取isomiR；
S4：对S3中选取的isomiR进行靶基因预测，获得靶基因；
S5：对所述靶基因进行功能分析，筛选与待检测疾病相关的靶基因，所述靶基因及其对应的isomiR即为所述待检测疾病的分子标志物。


2.如权利要求1所述的isomiR分子标志物的筛选方法，其特征在于，还包括以下特征中的一项或多项：
a.步骤S1中，所述数据库选自GEO数据库，和/或，获取isomiR的表达数据发方法包括以下步骤：获取待检测疾病样本和对应健康样本的smallRNA测序原始数据，并进行比对、定量及注释，得到isomiR的表达数据；
b.步骤S2中，所述差异表达分析方法选自倍数法，优选的，所述倍数法选取1.5倍或者2倍的差异倍数；
c.步骤S3中，根据变化率选取isomiR是指，在步骤S2得到的结果进行变化率排名，选取排名在前的isomiR；
d.步骤S4中，利用靶基因预测网站或预测软件作为预测靶基因，优选的，所述预测软件选自miRanda；
e.步骤S5中，所述功能分析包括通路分析和/或调控网络的构建；
f.所述待检测疾病选自肿瘤疾病。


3.如权利要求2所述的isomiR分子标志物的筛选方法，其特征在于，还包括以下特征中的一项或多项：
g.特征a中，步骤S1中，获取待检测疾病样本和对应健康样本的smallRNA测序原始数据的方法包括如下步骤：
S1.1，获取待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的测序数据；
S1.2，获得原始测序数据的SRA数据链接；
S1.3，利用aspera批量下载所需的测序原始数据；
S1.4，将上述步骤得到的数据转变成fastq格式；
h.特征b中，所述差异表达分析方法选用Benjamini-Hochberg方法、FDR方法或者Bonforroni方法校正P-value后得到差异表达的isomiR；
i.特征e中，基于clusterProfiler进行通路分析；
j.特征f中，所述肿瘤疾病选自骨髓瘤。


4.如权利要求3所述的isomiR分子标志物的筛选方法，其特征在于，特征i中，利用KEGG数据库进行通路分析。


5.如权利要求1所述的isomiR分子标志物的筛选方法，其特征在于，步骤S2中，在差异表达分析之前，还包括对所述待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据进行过滤。


6.一种isomiR分子标志物的筛选装置，其特征在于，所述装置至少包括：
获取模块，用于利用数据库，获取待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据；
差异表达分析模块，用于对所述待检测疾病样本和对应健康样本的isomiR的表达数据进行差异表达分析，得到以对应健康样本为对照，待检测疾病样本的isomiR的变化率；
选取模块，用于根据变化率选取isomiR；
靶基因预测模块，用于对选取模块中选取的isomiR进行靶基因预测，获得靶基因；
功能分析模块，用于对所述靶基因进行功...

【专利技术属性】
技术研发人员：桑运霞，吴伟静，刘强，宋青芳，阚海亮，
申请(专利权)人：苏州扇贝生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32