1. 数据上传
miRNA的表达数据上传和其他表达谱数据的上传方法是一样的，具体请参考教程“IPA数据准备、上传与分析”，
2. microRNA target filter
点击右下角的“ANALYZE/FILTER DATASET”，选择microRNA Target Filter。
IPA一共发现197条microRNA中由103条microRNA是有相关的靶标信息的，这103条microRNA一共靶标了16707条mRNA，列表中添加上了靶标分子的相关信息，如来源（source）、置信度（confidence），以及该mRNA所参与的Pathway等。如图。
你可依据置信度对靶标分子进行过滤，点击Confidence右边的T型标志，可从实验水平证实的、高度预测的、中度预测的三个水平进行过滤。
3. 如果你有相对应的基因表达谱数据，也可以加进来和microRNA一起进行联合分析。
添加完成以后，可以看到靶标基因的表达值（Expr Fold Change）信息。
miRNA的功能主要体现在其所作用的靶基因，高表达小RNA配低表达RNA，反之亦然。下面进行表达趋势匹配。单击上方的“EXPRESSION PAIRING”，设定microRNA和mRNA的表达值列，完成后，下面的列表中会多出一个名为Expression Pairing的列。
在列表头 Expression Pairing右边单击T标志，进行匹配类型筛选，只勾选相反表达趋势的。
4. 在Rows的下拉选框中选择 All Pages，这样所有的结果会同时显示在一页中，你可以选择部分或全部成对的microRNA/mRNA进行导出，或者选择上方的“ADD TO MY PATHWAY”/“ADD TO MY LIST”用于进一步分析。
比如，通过ADD TO MY PATHWAY 构建miRNA & mRNA互作网络；通过ADD TO MY LIST 进行进一步深度分析，如Core Analysis等。
5. 那么，关于具体的互作网络构建，请参考教程“IPA-从头绘制通路图”；Core Analysis 分析参数设置，请参考教程“IPA数据准备、上传与分析”；Core Analysis结果解读，请参考教程“IPA Core Analysis 结果解读”
