⑴ 分析miRNA的資料庫都有哪些
1、starBase
一個高通量實驗數據CLIP-Seq（或稱為HITS-CLIP,PAR-CLIP,iCLIP）和mRNA降解組測序數據支持的microRNA靶標資料庫,包含了miRNA-mRNA，miRNA-lncRNA，miRNA-circRNA，miRNA-ceRNA 和RNA-protein等的調控關系。整合和構建多個流行的靶標預測軟體的交集和調控關系。最新版本發布時間：2013年11月。
2、miRbase
眾所周知的microRNA基因注釋資料庫。目前miRBase只提供了microRNA的靶標的預測軟體的鏈接（如：PicTar）。最新版本發布時間：2010年9月。
3、ChIPBase
整合CLIP-Seq和ChIP-Seq的數據探討microRNA的轉錄和轉錄後調控，構建轉錄因子->microRNA->靶標的調控網路。最新版本發布時間：2012年11月。
4、Tarbase
一個收集已被實驗驗證的microRNA靶標資料庫。最新版本發布時間：2009年1月。
5、miRecords
一個整合的microRNA靶標資料庫。整合多個靶標預測軟體的調控關系。最新版本發布時間：2010年11月。
6、targetScan
基於靶mRNA序列的進化保守等特徵搜尋動物的microRNA靶基因。是預測microRNA靶標假陽性率較低的軟體。而且是microRNA領域大牛Bartel實驗室開發的。最新版本發布時間：2009年4月。
7、PicTar
基於microRNA或microRNA靶標聯合作用等特徵開發的搜尋動物的microRNA靶基因。假陽性率也較低。是microRNA領域大牛Rajewsky實驗室開發的。最新版本發布時間：2007年3月。
8、PITA
基於靶位點的可接性和自由能預測microRNA的靶標。是著名的生物信息學家Segal實驗室開發的。最新版本發布時間：2008年8月。
9、RNA22
基於序列特徵預測microRNA的結合位點。是幾個流行的microRNA靶標預測軟體的其中一個。IBM公司的研究團隊開發的。最新版本發布時間：2007年。
10、miRanda和microRNA.org
是著名的MemorialSloan-Kettering 癌症研究中心的研究人員開發的軟體和資料庫。miRanda的最新版本又叫mirSVR。最新版本發布時間：2010年8月。
11、MicroCosm
EMBL-EBI的Enright 實驗室開發的microRNA靶標資料庫。最新版本發布時間：2010年8月。
12、miRTarBase
整合實驗證實的microRNA靶標的資料庫。最新版本發布時間：2010年10月。
13、miRGator v2.0
整合microRNA表達、靶標和疾病相關信息的資料庫。最新版本發布時間：2010年11月。
14、MiRNAMap
動物的microRNA基因及其靶標的資料庫。最新版本發布時間：2008年1月。
15、miRDB
動物microRNA靶標預測和功能注釋資料庫。最新版本發布時間：2010年8月。
16、RNAhybrid
一個基於miRNA-target配對自由能預測microRNA的靶標。最新版本發布時間：2011年6月。
17、miRGen
microRNA基因和microRNA靶標資料庫。最新版本發布時間：2007年1月。
⑵ 如何研究lncrna與mrna的關系
1．LncRNA簡要
LncRNA是一類轉錄本長度超過200nt的RNA，它們本身並不編碼蛋白，而是以RNA的形式在多種層面上（表觀遺傳調控、轉錄調控以及轉錄後調控等）調控基因的表達水平。生物體內含量相相當豐富，約佔RNA的4-9%（mRNA約佔1-2%）。LncRNA的組織特異性及特定的細胞定位，顯示lncRNA受到高度嚴謹的調控，目前已知其與發育、幹細胞維持、癌症及一些疾病相關。雖然近年來隨著基因晶元及第二代高通量測序技術的廣泛運用，lncRNA不斷被發現，但此類轉錄本的確切功能還未知。目前市場上的lncRNA晶元通常將lncRNA與mRNA設計在一起，RNASeq數據中也包含lncRNA, mRNA序列，因此可以通過分析lncRNA與mRNA表達相關性對lncRNA進行功能注釋。
2．分析流程圖
3. 分析內容
①計算LncRNA與mRNA表達相關性，根據設定的域值篩選lncRNA與mRNA關系對，構建LncRNA與mRNA共表達網路，如下是全局網路
②基於lncRNA與mRNA表達相關性以及lncRNA與mRNA基因組位置近鄰關系，得到lncRNA的潛在靶標基因，對差異表達的lncRNA靶標基因進行功能注釋以及功能富集分析，如下是功能富集的GO的Barplot圖和差異lncRNA的Heatmap圖
③研究lncRNA與mRNA的共表達網路的拓撲學特性，基於度篩選網路拓撲上重要的lncRNA，這些lncRNA極有可能是與研究背景相關的lncRNA，如下是重要lncRNA與mRNA的局部共表達子網路
④客戶提供研究背景相關一組基因，根據表達相關性可以找出與這組基因相關的lncRNA，從而構建出感興趣的共表達網路。通過構建的共表達網路能進一步找到感興趣的 hub lncRNA。
lncRNA深度挖掘分析
一、差異lncRNA靶基因預測
lncRNA的靶基因較為復雜,主要分為正式和反式兩種作用機制.lncRNA作用機制與miRNA類似,均可以通過調控相應的mRNA來行使功能,所以靶基因的預測在科學研究中都顯得非常必要。
二、靶基因Gene Ontology分析
我們將靶基因向gene ontology資料庫的各節點映射,計算每個節點的基因數目.
三、靶基因Pathway分析
信號通路分析需要完備的注釋信息支持，通過整合KEGG、Biocarta、Reactome等多個資料庫的信息可以精確檢驗來進行Pathway的顯著性分析。
四、lncRNA與調控基因的表達機制
通過整合lncRNA的信息和靶基因之間的關系,我們可以得到一個lncRNA與靶基因之間的調控網路圖.
五、 轉錄因子結合位點預測
對於差異表達lncRNA，提取轉錄起始位點上下游序列,使用預測程序對其轉錄因子結合位點進行預測.
六、基因關聯分析
現在市面上的lncRNA晶元均含有mRNA的表達探針,通過將lncRNA的靶基因分析結果與晶元上mRNA的表達結果做關聯分析,可以更進一步的分析lncRNA的功能。
七、信號通路調控網路構建：
實驗中基因同時參與了很多Pathway，通過構建信號通路調控網路，從宏觀層面看到Pathway之間的信號傳遞關系，在多個顯著性Pathway中發現受實驗影響的核心Pathway，以及實驗影響的信號通路之間的調控機理。
八、lncRNA的功能分析
根據lncRNA最新的功能資料庫，利用生物信息學工具，做出Function-Tar-Net圖表，從而得出lncRNA與功能的關系