丽江乐投letou生物报路：到目前为止，，，，，，，科学家们还没有相宜的步骤来鉴定人类细胞中数万种分歧lncRNAs的职能和角色，，，，，，，而今天我们描述的几百个lncRNAs好比巨大冰山的一角。。。。。。。

北卡罗莱纳大学的科学家们在《Nature Genetics》发文，，，，，，，报路了一种暗藏的密码，，，，，，，这种密码将lncRNAs的分子组成与其现实作用联系起来，，，，，，，并为其他钻研人员开发了一种算法，，，，，，，凭据潜在职能对lncRNAs进行急剧分类。。。。。。。

“长非编码RNA是基因组‘暗物质’的组成部门，，，，，，，我们开发这个工具的主张是援手更好地理解它们在健全和疾病中的工作道理，，，，，，，”文章通讯作者药理学助理教授Mauro Calabrese博士说。。。。。。。

动植物的遗传信息贮存在DNA中，，，，，，，细胞通过将DNA转录成缜密有关的分子（即RNA）来使用遗传信息。。。。。。。很多RNA被持续翻译成蛋白质，，，，，，，近几十年来，，，，，，，科学家们不得不思虑这样一个事实：只有不到2%的基因组是如此使用的。。。。。。。大部门DNA被转录为不编码蛋白质的RNA，，，，，，，这些RNA被称为非编码RNA，，，，，，，长度超过200个核苷酸的被归类为长非编码RNA（lncRNAs）。。。。。。。

它们中的很多与蛋白或其他分子结合以打开或关关基因，，，，，，，从而调节细胞过程。。。。。。。其中，，，，，，，最有名的是Xist，，，，，，，对女性正常发育有很沉要的作用。。。。。。。另一种名为MALAT，，，，，，，关系到更具侵袭性和转移性的癌症。。。。。。。总的来说，，，，，，，生物学家确信，，，，，，，很多lncRNAs都拥有沉要的调节职能，，，，，，，受损可能会有助于疾病。。。。。。。然而，，，，，，，迄今为止，，，，，，，人们只表征了哺乳动物细胞中数千种分歧lncRNAs中一幼部门的职能。。。。。。。

挑战来自你无法透过它们的核苷酸组装序列来预测它们的职能，，，，，，，通常，，，，，，，拥有类似职能的lncRNAs似乎拥有极度分歧的序劣祝。。。。。。

Calabrese和他的钻研幼组，，，，，，，蕴含第一作者Jessime Kirk和文理学院的数学和利用物理学教授Peter Mucha博士等人，，，，，，，试图破译lncRNAs序列和职能之间的阴郁密码。。。。。。。

他们从两个关键线索起头：首先，，，，，，，有证据批注，，，，，，，lncRNAs重要通过与蛋白质结合起作用；；；；；；第二，，，，，，，RNAs利用小引列将其全数结构与蛋白质相连通。。。。。。。

“我们揣度，，，，，，，在lncRNAs中，，，，，，，相比其他位点，，，，，，，蛋白质结合序列更为沉要，，，，，，，”Calabrese说。。。。。。。“这一概想最终被证明是正确的。。。。。。。”

钻研幼组开发了一种基于推算机的步骤（名为SEEKR）来发现和比力lncRNAs中被他们称为“k-mer”的蛋白结合序列，，，，，，，但是并不理睬k-mer在整条lncRNAs中的精确定位。。。。。。。

钻研幼组发现，，，，，，，基于人类和幼鼠lncRNAs的k-mer含量是类似的，，，，，，，约莫一半的人类和幼鼠lncRNAs能够被分类为五个分歧群体。。。。。。；；；；；；趉-mer的分类步骤还可预测lncRNAs在细胞中的常见地位，，，，，，，以及它们通常与哪种蛋白质相结合。。。。。。。

令人惊讶的是，，，，，，，钻研幼组发现，，，，，，，凭据k-mer 含量划分的群体在物种间高度类似。。。。。。。人类和幼鼠的lncRNAs群体彼此类似，，，，，，，很多哺乳动物lncRNAs群体即便在远亲动物中也有显著的对应物。。。。。。。一种哺乳动物lncRNA群体作为一类名为HOTTIP的lncRNA代表，，，，，，，在其他脊椎动物中，，，，，，，甚至海胆中也存在表亲lncRNA群体。。。。。。。

“就k-mer含量来说，，，，，，，人类lncRNAs子集可能类似于进化上更遥远的物种，，，，，，，而不是其他人类lncRNAs，，，，，，，”Calabrese说。。。。。。。“这支持了一个概想，，，，，，，即只管不足明确的线性序列类似性，，，，，，，lncRNAs在分歧生物体内拥有类似的职能。。。。。。。”

最后，，，，，，，钻研人员利用齐全人为合成的lncRNAs（含有Xist的k-mer），，，，，，，并且分子整体序列分歧于任何已知的lncRNAs，，，，，，，再将其置于SEEKR算法，，，，，，，并进行单一的体表试管测试，，，，，，，都批注这种人为lncRNAs的预期职能拥有Xist样活性。。。。。。。

此刻他们但愿利用基于k-mer的步骤来领导癌症lncRNAs钻研，，，，，，，还进展改进这种步骤更好地从序列信息预测lncRNAs职能。。。。。。。

“乐投letou基因组产生了如此多的lncRNAs，，，，，，，此刻我们能够通过观察这些分子的序列来预测哪些分子在乐投letou细胞中起沉要作用，，，，，，，”Calabrese说。。。。。。。

原文检索：Functional classification of long non-coding RNAs by k-mer content