从现有大量的miRNA功能验证结果来看，大豆中miRNA的表达常具有组织特异性和生长阶段特异性的特点，表明miRNA很可能参与了大豆生长发育中的生物学过程。对大豆的产量和品质形成产生重要的影响。

综上，已有的大量通过实验的方法进行验证，费力耗时，本研究将经过降解组验证的可信microRNA对其靶基因的调控关系作为建立数据库基础数据，同时，基于比较构建网络的基本关系的共性和特性，获得在5个组织中都存在的保守关系和不同组织中各自存在的特异关系，并利用这些关系建立直观可见的网络。可视化网络清晰地反应了microRNA与靶基因之间的关系，以此能够较为准确地发现特殊的关系，且经过网络关系都经过降解组验证，较为可信，节省了实验成本且相对全面地解释了我们调查的5个组织中大豆microRNA及其靶基因的表达情况和各自特点。

1 材料与方法 

1．1  原始数据收集 

从miRBase（http://www.mirbase.org）中下载全部大豆638个microRNA及其前体的第二代测序（next generation sequencing, NGS）数据; 降解组文库测序GEO数据(Gene Expression Omnibus,http://www.ncbi.nlm.nig.gov/geo)，分别来自根、种子、子叶、种皮、叶五个组织，在NCBI中录入号分别为GSMGSM1213430, GSM647200, GSM848963, GSM848964和GSM1419390_WW3032d[24-27]

1．2  实验方法

1．2．1 原始数据格式处理    

解压原始文件，将所下载的降解组GEO格式序列文件转化成fasta格式“>read n@exp‘/n’ ACTTGNN..”;由于所下载的根的降解组测序数据为原始的sra文件，利用专用的sra转换软件sra文件转化为原始测序所得fastaq文件，根据测序报道中的提供的接头信息，除去原始序列的测序接头后，将fastaq格式文件转化成fasta格式，后对处理过的降解组序列以107为底（RP10M，reads per 10 million）进行均一化处理以备后用。

1．2．2  大豆microRNA靶基因预测和降解组验证  

上传成熟microRNA序列数据到psTarget 预测服务器(http://plantgrn.noble.org/psRNATarget) [28]， 利用其默认参数进行预测，获得大豆中所有638 microRNA的靶基因预测结果psRNATargetJob-1477899682577164。将所得结果进行降解组验证。首先，将均一化的降解组数据与靶基因预测结果进行比对； 然后，建立索引，将符合以下条件的microRNA及其靶基因关系保留下来：

（1）至少有一条降解组序列满足其5’端在与microRNA的5’端靶基因结合位点相差在9~12nt区域；

（2）满足条件（1）的降解组序列数量要超过5RP10M；

（3）选取匹配上切割区域的降解组序列表达量最丰富（Catagory1）或次级丰富（Catagory2）。并用本地python脚本做出全部cat1和cat2 的t-plot图，可以直观看出切割位点，完成对microRNA与靶基因切割关系的验证。

1．2．3  大豆microRNA靶基因的调控网络建立和分析

 以所有降解组验证后的microRNA与靶基因关系为基础建立大豆microRNA调控网络。首先将上述验证结果导入cytoscape软件中，生成各个不同组织中的调控网络，并对这些组织中存在的microRNA调控群数量进行统计。以各组织中的调控网络及其基本表格为基础，进一步分析：

（1）将这些网络取合集合并后，获得整个大豆microRNA调控网络关系图，导出基本表，同时对各个调控群存在的不同组织数量进行计数。

（2）为获得在各个组织中都有表达的网络，作为各组织中通用的microRNA调控网络，将各组织网络作交集运算，导出边界表格和节点表格，去除独立的无相互关系的节点，重新整合成网络基本表，再次导入cytoscape中获得通用网络；