项目一：microRNA 转录因子预测分析
提取启动子序列
针对目标microRNA，提取TSS上游5000bp序列和下游500bp序列作为转录因子（TF）预测的数据。
TF预测方案及结果
转录因子数据库使用TRANSFAC 7.0 public。转录因子结合位点预测使用pwmatch程序，设置log-odds的cutoff值。

项目二：靶基因预测
-非编码区靶基因预测-
非编码区靶基因预测由miRanda等多个软件分别进行预测
对于有些无法对应的microRNA，则参考了miRGator软件.
我们一般取几种软件预测结果的交集，即overlap部分。
-编码区靶基因预测-
编码区也是microRNA的结合位点，也有很多顶级文章有报道。预测方法暂不透露
参考文献：
[1]Yvonne Tay. MicroRNAs to Nanog, Oct4 and Sox2 coding regions modulate embryonic stem cell differentiation. Nature. 17 September 2008
[2]Joshua J. Forman et al. A search for conserved sequences in coding regions reveals that the let-7 microRNA targets Dicer within its coding sequence. PNAS August 12, 20

项目三：MicroRNA三维结构预测及相关分析
      利用Nature及PNAS等报道的相关技术，我们开发了microRNA三维结构预测平台，该平台可以针对microRNA三维结构进行精确的预测。现已经在microRNA抑制剂的筛选，microRNA靶基因的精确查找等诸多领域开始应运。
-microRNA小分子抑制剂的研究-
目的：通过构建出microRNA的三级结构，并找到其药物靶点；然后通过对小分子化合物的三级结构预测，预测能够抑制miroRNA活性的小分子化合物。 现已对多个microRNA进行了相关的成药小分子化合物的预测，结果正在实验验证中。
-microRNA靶基因位点的精确定位-
常规的microRNA靶基因鉴定方法是从TargetScan、PicTar等靶基因数据库中查找能够匹配的基因，然而这样找到的基因数量众多，另一方面，如果知道了靶向基因，如何找到与其能够精确结合的microRNA，一直是比较难解决的问题。对此，我们利用microRNA与靶基因的结合自由能及物种保守性等标准，从二级及三级结构出发，查找能够互相精确匹配的mciroRNA与靶基因

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