miRNA靶向富集

是否有人知道一个包或功能，它接受一个miRNA的转录本ID（ENSTXXXXXXXXX）和一个mRNA，并输出该基因是否是该miRNA的靶标

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我已经查看了Bioconductor软件包（“mirbase.db”等），但我找不到一个这样做的

我刚刚研究了一个类似的问题，将miRNA定位到基因靶点，反之亦然。我发现的一种方法是使用targetscan.Hs.eg.db（假设此处为人体数据），可通过bioconductor获得：

biocLite('targetscan.Hs.eg.db')    

library('org.Hs.eg.db') # required package
library('targetscan.Hs.eg.db')

get(get("SLC2A4", revmap(org.Hs.egSYMBOL)), targetscan.Hs.egTARGETS)
[1] "miR-150/5127"                                                                             
[2] "miR-199ab-5p"                                                                             
[3] "miR-17/17-5p/20ab/20b-5p/93/106ab/427/518a-3p/519d"                                       
[4] "miR-93/93a/105/106a/291a-3p/294/295/302abcde/372/373/428/519a/520be/520acd-3p/1378/1420ac"
[5] "miR-31"   

上面使用的是Gene_符号（有很多方法可以将转录本ID转换为符号）。这似乎列出了在targetscan数据库中找到的所选基因的miRNA靶点，在本例中为SLC2A4。

您可以使用miRNA或基因标识符获取靶点

尽管该方法没有指定给定的miRNA基因对是否相互作用，但它提供了一种更灵活的方法，可以使用各种预测算法查询miRNA/基因的目标信息

检查以下功能，以使用targetHub中描述的任何预测方法访问mir基因相互作用数据。尽管没有提供特定的R包，但您可以使用简单的HTTP调用来访问targetHub数据库

library(RJSONIO) # function to extract mirna (mature) target genes
                 # from targetHub using any prediction algorithm

targetHub.byMethods <- function(mir.name, method) {
tarhub.matmirna <- 'http://app1.bioinformatics.mdanderson.org/tarhub/_design/basic/_view/by_matureMIRmethod'
method <- gsub("\\+", "%2B", method)
data.link <- gsub("\\\"", "%22", paste(tarhub.matmirna, '?key=["', mir.name, '","', method ,'"]&include_docs=true', sep=''))
json.data <- paste(readLines(data.link), collapse='') #get data from targetHub
target_data <- fromJSON(json.data) #convert json formatted data to list
target_Info <- NA
if(is.list(target_data) & (length(target_data$rows) > 0)) {
       target_data <- target_data$rows
       target_Info <- matrix(nrow = length(target_data), ncol = 3)
       colnames(target_Info) <- c("Gene_Symbol", "Gene_EntrezID", "miRNA")
       for(i in 1:length(target_data)) {
            target_Info[i,1] = target_data[[i]]$doc$Gene_Symbol
            target_Info[i,2] = target_data[[i]]$doc$Gene_EntrezID
            target_Info[i,3] = target_data[[i]]$doc$miRNA
       }    
    }
    target_Info
}

#usage
miRandaTargets <-  targetHub.byMethods("hsa-miR-200c-3p", "targetscan")
targetscanTargets <-  targetHub.byMethods("hsa-miR-200c-3p", "miranda")
miRanda_targetscan_Targets <-  targetHub.byMethods("hsa-miR-200c-3p", "miranda+targetscan")

library（RJSONIO）#提取mirna（成熟）靶基因的功能
#使用任何预测算法从targetHub
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