导语
TargetScan是一款预测miRNA结合位点的软件，对于哺乳动物中miRNA结合位点预测的效果非常好。在预测miRNA靶基因之前，首先需要确定转录本的3’UTR区域，TargetScan数据库通过一种名为3P-seq的测序技术，确定转录本对应的3’UTR区（哺乳动物中的miRNA通过结合转录本序列的3’UTR区，从而发挥转录后调控作用），并且结合该技术的分析结果和NCBI中已有的3’UTR注释，提供一个综合的3’UTR区序列。
3’UTR区域技术原理示意图
miRNA在不同物种间具有保守性，通过预测不同物种的miRNA靶标位点，targetscan的开发团队发现其结合位点也具有一定的保守性，可以划分成以下几类：
进一步根据结合区域的特定和miRNA的多序列比对结果，划分成不同的miRNA family。
根据序列在不同物种间的保守性，将miRNA family划分成Broadly、poorly、conserved。
TargetScan首页
可以看到，TargetScan主要的功能内容都在首页，快来一探究竟吧：
首先是Search for predicted microRNA targets in mammals，搜索哺乳动物中预测的microRNA靶标 ，可提供的子链接专库有：，
人 : TargetScanHuman
小鼠 ：TargetScanMouse
果蝇：TargetScanFly
线虫：TargetScanWorm
斑马鱼 ： TargetScanFish
TargetScan搜索功能运用
--输入需要预测的基因名或者输入ENST编号，将显示预测该基因的所有miRNA位点。我们以Hmga2为例，输入好之后，点击Submit即可。
显示内容如下：
Part1
这里是预测结果，有颜色的点，标注了预测靶点。TargetScan7使用3'-UTR配置文件。上面3'-UTR图谱是使用3P-seq标签（在y轴上标记了3'UTR的标签数量）构建的，表明了mRNA切割和聚腺苷酸化位点的位置和用法。将来自多个细胞系或组织的3P-seq标签相互标准化（以说明可变的测序深度），然后汇总到一组共有计数中。将归一化的3P-seq标签分配给每个终止密码子的代表性3'UTR，并将其相加（如配置文件的左侧所示），以量化该终止密码子的用法。这个还包括在Gencode注释的远端添加的5个伪计数。每个代表性3'UTR的注释均以最长的Gencode 3'UTR开始，有时会使用3P-seq或其他注释来源的信息进行扩展。3'-UTR配置文件（红线）随每组群集的3P-seq标签一起下降，指示包含3'UTR片段的转录本比例。每个TargetScan 3'-UTR配置文件还显示Gencode注释（带有Ensembl笔录ID的蓝色垂直线）最远端的位置。每一个预测结果可以点击（每个小颜色方块）。点击后，下方区域信息会更新。
底部显示的是选中miRNA的靶点周围的序列，左边显示的是其他物种中相应位点的情况。同时，我们能看出miRNA种子序列在UTR中的位置，保守的种子序列区会以白色高亮显示。这就是该位点详细的信息，包括miRNA种子区在该区域的位点，位点中间的序列，位点的种类及位点评分信息。context++score评分越低，位点是靶点的概率越大，此外，percentile就是score的换算，数值越接近100，位点是真正靶点的概率越大。
Part2
Conserved。这一部分会显示位置与Predicted consequential pairing of target region (top) and miRNA (bottom)预测的目标区域（顶部）和miRNA（底部）的配对情况、类型、上下文++得分及其百分比等内容。
这个表格如果想下载也是没有问题的。点击Site type，呈现结果：
7mer-m8：与成熟miRNA的2-8位（种子+ 8位）完全匹配
7mer-A1：与成熟miRNA（种子）的2-7位完全匹配，后跟“ A”
点击Context++ score 会出现14个打分功能维度：
如果回到点击View table of miRNA sites，将显示PTEN的UTR上的可能的所有miRNA。点击任一miRNA后，回到UTR页面。最后两列是每个miRNA总体评分情况：total context++score代表所有的这个miRNA的评分加和。加和越小，miRNA以这个蛋白为靶点的概率越高。aggregate Pct代表的是总体的miRNA位点的保守情况。
以上就是TargetScan预测miRNA靶基因的主要攻略啦，如果写文章使用了该数据库，可以对以下文献进行引用：To reference information from this database, please cite one of the following papers:Agarwal V, Bell GW, Nam J, Bartel DP. Predicting effective microRNA target sites in mammalian mRNAs. eLife, 4:e05005, (2015)返回搜狐，查看更多
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