גילוי RNA לא מקודד בכלי ביואינפורמטיקה

סוגי RNA לא מקודד , (מעתה יקרא גם ncRNA) התגלו הן בשיטות ניסוי רטובות והן בשיטות ביואינפורמטיות. ניתן לחלק שיטות ביואינפורמטיות לשלוש קטגוריות עיקריות. הקטגוריה הראשונה כוללת טכניקות לחיפוש הומולוגי , על אף שבהגדרתן, טכניקות אלו אינן מסוגלות למצוא מחלקות חדשות של ncRNAs. הקטגוריה השנייה כוללת אלגוריתמים שנועדו לגלות סוגים ספציפיים של ncRNA בעלי תכונות דומות. הקטגוריה השלישית כוללת מספר שיטות גילוי המבוססות על תכונות כלליות מאוד של RNA, ובכך הן מסוגלות לגלות סוגים חדשים לגמרי של ncRNAs.

== גילוי על ידי חיפוש הומולוגי ==
חיפוש הומולוגי מתייחס לתהליך של חיפוש במסד נתונים של רצפים אחר RNAs הדומים לרצפי RNA ידועים כבר. ניתן להשתמש בכל אלגוריתם שמיועד לחיפוש הומולוגי של רצפי חומצות גרעין, למשל, BLAST<ref></ref>. עם זאת, אלגוריתמים כאלה בדרך כלל אינם רגישים או מדויקים כמו אלגוריתמים שתוכננו במיוחד עבור RNA.

למבנה השניוני של RNA יש חשיבות רבה, וניתן לבנות מודל למבנה השניוני שלו, ובכך להשיג דיוק נוסף בחיפושים. לדוגמה, ניתן לראות במודלים של שונות משותפת (Covariance)<ref></ref> הרחבה למודל מרקוב נסתר בפרופיל המשקף גם מבנה שניוני שמור. מודלים של שונות משותפת (Covariance) ממומשים בתוכנה Infernal<ref></ref>.

== גילוי סוגים ספציפיים של ncRNAs ==
לסוגי RNA מסוימים יש מאפיינים משותפים שאלגוריתמים יכולים לנצל. לדוגמה, tRNAscan-SE<ref></ref> מתמחה במציאת tRNAs. לב ליבה של תוכנית זו הוא חיפוש הומולוגי של tRNA המבוסס על covariance models, אך תוכניות חיפוש ספציפיות אחרות ל-tRNA משמשות להאצת חיפושים.

המאפיינים של snoRNAs אפשרו פיתוח תוכניות לזיהוי דוגמאות חדשות של snoRNAs, כולל כאלו העשויות להיות קשורות רק בקרבה רחוקה לדוגמאות המוכרות מהעבר. תוכנות מחשב המממשות גישות כאלה כוללות snoscan<ref></ref> ו- snoReport<ref></ref>.

באופן דומה, פותחו מספר אלגוריתמים לזיהוי microRNAs. דוגמאות לכך כוללות miRNAFold<ref></ref> וכן miRNAminer<ref></ref>.

== גילוי לפי מאפיינים כלליים ==
מאפיינים מסוימים משותפים למספר מחלקות של ncRNA שאינן קשורות לא לזו, וכך ניתן להשתמש במאפיינים אלה, כדי לגלות מחלקות חדשות. המאפיין המרכזי מבין מאפיינים אלו הוא שימור מבנה שניוני של RNA. כדי למדוד שימור של מבנה שניוני, יש למצוא רצפים הומולוגיים שעשויים ליצור מבנה דומה. שיטות לעשות זאת כללו שימוש ב-BLAST בין שני רצפים<ref name="QRNA"></ref> או מספר רצפים<ref></ref>, ניצול סינטֶניה (synteny) - הימצאות גנים על גבי אותו כרומוזום - באמצעות גנים אורתולוגים<ref name="22motifs"></ref><ref name="P5SM"></ref> או שימוש ב-locality sensitive hashing בשילוב עם תכונות רצף ותכונות מבניות<ref></ref>.

מוטציות המשנות את רצף הנוקלאוטידים, אך משמרות את המבנה השניוני, נקראות covariation, ויכולות לספק עדות לשימור. ניתן להשתמש בסטטיסטיקות אחרות ובמודלים הסתברותיים למדידת שימור כזה. שיטת גילוי ה-ncRNA הראשונה שהשתמשה בשימור מבני הייתה QRNA, אשר השוותה את ההסתברויות ל-alignment בין שני רצפים על סמך מודל RNA או על סמך מודל בו נשמר רק הרצף הראשוני. עבודה בגישה זו אפשרה עבודה שכללה יותר משני רצפים וכן כללה מודלים פילוגנטיים, למשל עם EvoFold<ref></ref>. גישה שננקטה ב-RNAz<ref></ref> כללה חישובים סטטיסטיים על alignment של מספר רב של רצפים. חלק מהחישובים הסטטיסטיים הללו מתייחסים לשימור מבני, בעוד שאחרים מודדים מאפיינים כלליים של ה-alignment שעלולים להשפיע על הטווח המנובא של הסטטיסטיקה המבנית. נתונים סטטיסטיים אלו שולבו באמצעות מכונת תמך וקטורי .

מאפיינים אחרים כוללים הופעת קדם (promoter) לשעתוק ה-RNA.

לרוב, Rho-independent transcription terminator נמצא לאחר ncRNAs.

על בסיס שילוב של גישות אלו, התקיימו מחקרים לחיזוי מבנים של RNA שטרם התגלו. למשל התבצעו מחקרים כדי לחזות באופן מדויק חיזוי מבני ותפקודי ל-RNA<ref></ref><ref></ref>.

== הערות שוליים ==

קטגוריה:ביואינפורמטיקה