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ceRNA介绍及分析研究策略

ceRNA介绍及分析研究策略

作者: ZZM2020 | 来源:发表于2020-02-21 11:59 被阅读0次

    ceRNA介绍及分析研究策略

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    来源: 查看手机网址 浏览:7686 发布日期:2017-03-06 15:12:27【  

    前言

    现在生物学研究中对RNA的研究与日俱增,siRNA,piRNA,miRNA, LncRNA一个个明星分子层出不穷。更有一些新的名词不断产生,如ceRNA。其实ceRNA的提出也有一段时间了,而且它并不是一种新的RNA分子,而是一种调控机制。

    在最近的研究中表明基因在转录调控中存在多种模式作用,microRNA作为其中一种重要的调控因子,是长短约22nt的短链RNA,能够通过抑制目的基因的翻译或降解目的基因,从而反向调节目的基因的表达。而实际调控过程中不仅仅是简单的microRNA-mRNA的沉默机制,还有更为复杂的调控网络,一些非编码的RNA同样存在与microRNA的结合位点,在细胞中起到miRNA海绵(miRNA sponge)的作用,进而解除miRNA对其靶基因的抑制作用,升高靶基因的表达水平,也因此构建了庞大的ceRNA网络(ceRNETs),这一作用机制被称为竞争性内源RNA(ceRNA)机制。

    研究ceRNA的调控机制有重要的生物学意义,例如癌症等疾病的分子机理的解析,对后期的疾病诊治,药物开发等意义重大。

    下表是某调查机构发出的标题含ceRNA的标书增长情况。从2013-2015年,标题中含有ceRNA的标书数量基本持平。而后的统计中2016年的中标数量比2015年翻了一倍。资助额度的变化趋势接近。我们注意到2014年总资助额度较高,发现当年有一个200万的大项目,主要研究肿瘤基于ceRNA机制的长链非编码RNA调控网络。

    接下来进入正题

    lncRNA和circRNA是常见的参与ceRNA调控的RNA分子,

    下面以lncRNA(circRNA亦然)为例介绍ceRNA调控的研究分析策略。

    方法概述:首先进行miRNA-target(miRNA-mRNA或miRNA-lncRNA)调控关系预测。然后根据共有miRNA预测lncRNA-mRNA调控关系对。同时计算调控关系对表达值上的相关性用,用以筛选结果和提高预测的可靠性。

    1.首先我们通过测序或者芯片实验可以得到mRNA、lncRNA、circRNA以及miRNA在实验样本中的表达信息。接着我们可能通过差异筛选或者其他方式筛选出了我们关注的RNA。我们需要的就是这些RNA的序列以及表达量信息。

    2.接着根据序列信息,可以利用Miranda软件,分别预测miRNA与mRNA、lncRNA的靶基因,即miRNA-mRNA、miRNA-lncRNA靶基因关系对。同样的,利用RNA的表达量情况预测miRNA与mRNA、lncRNA构成的micorRNA-target关系对,此处可以选择皮尔森相关性分析方法,例如python numpy库中的corrcoef函数,筛选相关性高的关系对。

    然后我们要综合两种预测的结果取交集以提高结果准确性。

    Miranda 预测结果:

    相关性展示:

    3.然后利用ceRNA_score原理(下文中介绍)预测ceRNA,形成lncRNA-mRNA调控关系对。同时利用表达值预测lncRNA-mRNA关系对。

    综合两步分析的结果取交集得到我们最终预测的ceRNA调控关系对。

    4.lncRNA功能注释(KEGG、GO):此处的lncRNA通过竞争有限的miRNA来调节mRNA的表达和降解,即所谓的ceRNA。 lncRNA和mRNA通过共享的miRNA进行交流,因此也具有相似的功能。用超几何分布检验方法,计算lncRNA调节的这些mRNA在GO或KEGG条目的富集显著性。作为lncRNA的功能注释。

    5.最后,以网络图的形式(如下图)展现lncRNA-miRNA-mRNA的三元关系。这里采用的是cytoscape(version 3.4.0)软件绘制的关系网络图。

    PS. 关于上面提到的ceRNA score原理:

    lncRNA对miRNA有调控关系,而该miRNA对mRNA也有调控关系,那么该lncRNA就有可能作为该mRNA的ceRNA产生调控作用。lncRNA作为预测的ceRNA,我们会从两个方面进行约束。lncRNA-mRNA必须有共同的miRNA,且相对高的MRE密度。

    ceRNA_score和pvalue的计算方法如下:其中分子代表lncRNA和mRNA共有的miRNA MRE数量;分母代表lncRNA和miRNA的MRE数量。

    p值计算公式如下:其中MT表示所有的miRNA的数量;mp表示与该mRNA有调控作用的miRNA数量;mn表示与该lncRNA有调控作用的miRNA数量;mc表示共同miRNA的数量。

    所以大致的流程如下:

    结语

    需要清楚的是,我们通过重重筛选计算得到的ceRNA调控关系对也只是通过生物信息学的分析方法得到的预测结果,它提供的是一个研究的方向和范围,最终还得通过后续的生物学实验来进行验证。

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