本科时便接触过miRNA，那个时候还查过一些关于miRNA相关的内容，准备在一个学习小组中讲讲，可惜的是，当时的自己也没有搞懂。而最近一次的miRNA-seq数据分析，终于让自己对它有一些理解。
miRNA的长度一般在20~24 nt 之间，通过调节下游靶基因来调控生物的发育，抗逆等。
2002年的一篇Cell中指出[1]，动物的miRNA和mRNA并没有非常严格的碱基配对，因此预测比较困难，但是在植物中，miRNA和mRNA之间存在较为严格的碱基匹配。于是作者检索了配对少于3次错配的mRNA, 并且用实验进行了验证。
这里额外补充几点说明:
错配统计psRobot的打分规则是, 严格匹配区的错配、缺失的惩罚分数为1，G:U惩罚为0.5，非严格匹配区的惩罚分数减半
参数说明psRobot_tar -s mature.fa -t Araport11_genes.201606.cdna.fasta -o target.gTP
使用cDNA序列不用genomic序列的原因是，miRNA在细胞质和靶基因结合发挥作用。此时靶基因还有UTR区域但是已经没有内含子区了。(考虑到UTR区域的序列特点，其实用CDS序列也行)
参数说明如下:
-
-s: 待预测的miRNA -
-t: 用于搜索的序列 -
-o: 输出文件 -
-ts: 输出结果的阈值 -
-fp: 5'后第几位开始是必要区间(1~2), 默认2 -
-gl: 5'后第几位开始是必要区间(8~31) 默认是17 -
-gl: 从第几个碱基后允许出现gap/bulge, 默认17 -
-gn: 允许存在几个gap/bulge, 默认1
其中拟南芥的cDNA序列通过如下方式下载
- PsRobot: a web-based plant small RNA meta-analysis toolbox