CN102799796A - 一种LncRNA与mRNA关联分析的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明根据基因序列表达和基因预测算法，找到了一种将LncRNA与mRNA相关联的生物信息学方法，可深度挖掘基因表达的生物学意义，以便于进一步的实验验证。在创新性方面，我们的方法解决了常规方法单一研究一种检测数据的问题。通过两种检测手段结果的关联分析，深度挖掘了所蕴含的生物学意义。其基本流程如下：步骤一：对LncRNA芯片检测所获得的数据进行数据预处理及均一化；步骤二：筛选差异表达的LncRNA；步骤三：筛选差异表达的mRNA；步骤三：针对差异表达的lncRNA预测其cis作用方式的靶基因；步骤四：针对差异表达的lncRNA预测其trans作用方式的靶基因；步骤五：整理长链非编码RNA的信息和靶基因(差异表达的mRNA)之间的关系进行网络构建。
Description
技术领域
本发明属于生物技术领域，涉及LncRNA(长非编码核糖核酸)芯片检测与mRNA芯片检测数据的关联处理与分析。
背景技术
本发明是一种关于LncRNA芯片与mRNA芯片关联的处理分析方法。适用于LncRNA检测和mRNA检测的生物医学研究或基础生物学研究。
长链非编码RNA(lncRNA)是一类转录本长度超过200nt的RNA，它们本身并不编码蛋白，而是以RNA的形式在多种层面上(表观遗传调控、转录调控以及转录后调控等)调控基因的表达水平。随着近年来LncRNA不断的被发现，人们开始关注LncRNA在各种生物学过程以及疾病中所起到的作用。通过LncRNA芯片的检测，研究人员可以快速高通量的获得与特定生物学过程或者疾病相关的LncRNA的表达变化。LncRNA代表了基因组中大量未被挖掘的生物意义，和mRNAs一样。现在，越来越多的人开始把焦点放在MicroRNA(微小核糖核酸)上，因为它们具有降解目标信使RNA和抑制翻译的功能，从而调节基因表达。然而，新近的研究发现，还有一类序列比较长的非编码RNA(long noncoding RNA)也具有调节基因表达的功能。例如小鼠中的macroRNA Xist和Air，其大小分别为18和108kb。Xist通过与染色体作用引起失活的X染色体上的大部分基因沉默，而Air与父本的Igf2r/Slc22a2/Slc22a3基因簇的沉默有关。另外，long ncRNA还可能与基因印记和反义转录有关。
2006～2007年，有好几篇文章通过生物信息学的方法预测了小鼠Long ncRNA的序列和潜在数量。由于文章采用的对ncRNA的限制条件不尽相同，得到的long ncRNA的数量也存在差异：PNAS上的文章为1328个，其中849个在脑中有明显的信号；Genome Res.上的文章则在小鼠中预测出3122个长的全长ncRNAs(“macroRNAs”)。PLoSGenetics在2006年有一篇文章除了预测小鼠macro ncRNA之外，还用RT-PCR、Northern等方法进行了验证。
本发明根据基因序列表达和基因预测算法，找到了一种将LncRNA与mRNA相关联的生物信息学方法，可深度挖掘基因表达的生物学意义，以便于进一步的实验验证。
在创新性方面，我们的方法解决了常规方法单一研究一种检测数据的问题。通过两种检测手段结果的关联分析，深度挖掘了所蕴含的生物学意义。
发明内容
本发明通过LncRNA与其靶基因的网络构建，找到了一种网络构建的方法，将芯片检测产生的LncRNA数据和mRNA数据进行关联分析。可以更深入的挖掘lncRNA的生物学意义，其基本流程如下：
步骤一：对LncRNA芯片检测所获得的数据进行数据预处理及均一化。
步骤二：筛选差异表达的LncRNA。
步骤三：筛选差异表达的mRNA。
步骤三：针对差异表达的lncRNA预测其cis作用方式的靶基因。
步骤四：针对差异表达的lncRNA预测其trans作用方式的靶基因。
步骤五：整理长链非编码RNA的信息和靶基因(差异表达的mRNA)之间的关系进行网络构建。
附图说明
图1一种LncRNA与mRNA关联分析的流程图。
具体实施方式
本发明将以小鼠脑组织疾病检测为实例，介绍本发明的具体实施步骤。
步骤一：对LncRNA芯片检测所获得的数据进行数据预处理及均一化。
步骤二：筛选差异表达的LncRNA。
步骤三：筛选差异表达的mRNA。
步骤三：针对差异表达的lncRNA预测其cis作用方式的靶基因。利用基因组注释和基因组浏览器鉴定lncRNA的可能的靶基因。一般在启动子区域同向转录的靶基因一般是促进表达作用，反向为抑制。而在3’-UTR区域时，部分情况下反向也为促进表达。
步骤四：针对差异表达的lncRNA预测其trans作用方式的靶基因。trans作用是lncRNA的另一种靶基因作用方式。利用RNAplex预测lncRNA的可能的靶基因。预先将lncRNA与蛋白编码基因进行blast比对(e＜1E-5)然后利用RNAplex进行进一步的筛选(RNAplex-e-20)。
步骤五：整理长链非编码RNA的信息和靶基因(差异表达的mRNA)之间的关系进行网络构建。通过整理长链非编码RNA的信息和靶基因(差异表达mRNA)之间的关系，我们可以得到一个网络图。软件使用cytoscape(http://www.cytoscape.org/)。
以上是对本发明的描述而非限定，基于本发明思想的其它实施方式，均在本发明的保护范围之中。
Claims (1)
1.本发明通过LncRNA与其靶基因的网络构建，找到了一种网络构建的方法，将芯片检测产生的LncRNA数据和mRNA数据进行关联分析。可以更深入的挖掘lncRNA的生物学意义，其基本流程如下：
步骤一：对LncRNA芯片检测所获得的数据进行数据预处理及均一化。
步骤二：筛选差异表达的LncRNA。
步骤三：筛选差异表达的mRNA。
步骤三：针对差异表达的lncRNA预测其cis作用方式的靶基因。
步骤四：针对差异表达的lncRNA预测其trans作用方式的靶基因。
步骤五：整理长链非编码RNA的信息和靶基因(差异表达的mRNA)之间的关系进行网络构建。
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| CN2011101355464A CN102799796A (zh) | 2011-05-24 | 2011-05-24 | 一种LncRNA与mRNA关联分析的方法 |
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Publications (1)
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| CN2011101355464A Pending CN102799796A (zh) | 2011-05-24 | 2011-05-24 | 一种LncRNA与mRNA关联分析的方法 |
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