 ceRNA(competing endogenous RNA)是近年來研究RNA表達(dá)調(diào)控的熱點(diǎn)，特別是在疾病相關(guān)研究中，理解ceRNA網(wǎng)絡(luò)在疾病的發(fā)生發(fā)展中的作用，對(duì)于解釋疾病過程和找到新的治療思路都有極大的促進(jìn)作用。 下圖為ceRNA假說中RNA分子相互調(diào)控的示意圖  這里我們介紹一個(gè)新的基于R語言的ceRNA預(yù)測(cè)工具，GDCRNATools。 在ceRNA調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中，miRNA負(fù)調(diào)控基因的表達(dá)。如果更多的miRNA被lncRNA所占有，那抑制靶標(biāo)mRNA的miRNA就越少，導(dǎo)致基因的表達(dá)量升高。因此，在ceRNA網(wǎng)絡(luò)中一對(duì)mRNA與lncRNA應(yīng)該符合正相關(guān)。 GDCRNATools使用三種標(biāo)準(zhǔn)來定義一對(duì)競(jìng)爭(zhēng)的lncRNA-mRNA： 1. mRNA與lncRNA共享的miRNA的數(shù)目符合超幾何分布顯著性。 2. mRNA與lncRNA的表達(dá)必須符合正相關(guān)。 3. 一對(duì)lncRNA-mRNA所共有的miRNA在調(diào)節(jié)mRNA與lncRNA的表達(dá)必須具有相似性。 GDCRNATools使用兩種方法來打分評(píng)價(jià)miRNA對(duì)一對(duì)競(jìng)爭(zhēng)的lncRNA-mRNA的調(diào)控功能： 1. 調(diào)控相似性（Regulation similarity）打分，比較miRNAs-lncRNA表達(dá)相關(guān)性與miRNAs-mRNA表達(dá)相關(guān)性之間的相似性。具體公式如下： 2. 敏感相關(guān)性（Sensitivity correlation）打分，該方法是Paci等人于2014年提出的，使用lncRNA-miRNA-mRNA三者相關(guān)性的平均值作為選定lncRNA 和mRNA的敏感相關(guān)性。具體公式如下： 并且GDCRNATools同時(shí)使用三個(gè)miRNA-mRNA相互作用數(shù)據(jù)庫，三個(gè)miRNA-lncRNA相互作用數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)支撐： StarBase v2.0 (Li, et al., 2013) miRcode (Jeggari, et al., 2012) mirTarBase 7.0 (Chou, et al., 2017) Star Base v2.0 (Li, et al., 2013) miRcode (Jeggari, et al.,2012) spongeScan (Furió-Tarí, et al., 2016) 所有基因的ID都更新到了Ensembl 90， miRNA的ID更新到了最新的miRBase release 21。 因此，GDCRNATools給出的ceRNA網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)會(huì)更為準(zhǔn)確和詳盡。 結(jié)果展示  HYY提供基于GDCRNATools的ceRNA網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)服務(wù)，有問題歡迎咨詢！  HYY客服 QQ：2951428216 電話：020-29039963 13535238626 郵箱：sales@hyymed.com 參考文獻(xiàn) [1].Salmena L, Poliseno L, Tay Y, et al. A ceRNA hypothesis: the Rosetta stone of a hidden RNA language?[J]. Cell, 2011, 146(3):353-8. [2].Paci, Paola, Teresa Colombo, and Lorenzo Farina. 2014. “Computational Analysis Identifies a Sponge Interaction Network Between Long Non-Coding RNAs and Messenger RNAs in Human Breast Cancer.” BMC Systems Biology 8 (July): 83. doi:10.1186/1752-0509-8-83. [3].Jeggari, Ashwini, Debora S Marks, and Erik Larsson. 2012. “MiRcode: A Map of Putative MicroRNA Target Sites in the Long Non-Coding Transcriptome.” Bioinformatics 28 (15): 2062–3. doi:10.1093/bioinformatics/bts344. [4].Jeggari, Ashwini, Debora S Marks, and Erik Larsson. 2012. “MiRcode: A Map of Putative MicroRNA Target Sites in the Long Non-Coding Transcriptome.” Bioinformatics 28 (15): 2062–3. doi:10.1093/bioinformatics/bts344. [5].Li, Jun-Hao, Shun Liu, Hui Zhou, Liang-Hu Qu, and Jian-Hua Yang. 2014. “StarBase V2.0: Decoding MiRNA-CeRNA, MiRNA-NcRNA and Protein–RNA Interaction Networks from Large-Scale CLIP-Seq Data.” Nucleic Acids Research 42 (Database issue): D92–D97. doi:10.1093/nar/gkt1248. [6].Furi’o-Tar’i, Pedro, Sonia Tarazona, Toni Gabald’on, Anton J. Enright, and Ana Conesa. 2016. “SpongeScan: A Web for Detecting MicroRNA Binding Elements in LncRNA Sequences.” Nucleic Acids Research 44 (Web Server issue): W176–W180. doi:10.1093/nar/gkw443. |
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