⑴ 分析miRNA的数据库都有哪些
1、starBase
一个高通量实验数据CLIP-Seq（或称为HITS-CLIP,PAR-CLIP,iCLIP）和mRNA降解组测序数据支持的microRNA靶标数据库,包含了miRNA-mRNA，miRNA-lncRNA，miRNA-circRNA，miRNA-ceRNA 和RNA-protein等的调控关系。整合和构建多个流行的靶标预测软件的交集和调控关系。最新版本发布时间：2013年11月。
2、miRbase
众所周知的microRNA基因注释数据库。目前miRBase只提供了microRNA的靶标的预测软件的链接（如：PicTar）。最新版本发布时间：2010年9月。
3、ChIPBase
整合CLIP-Seq和ChIP-Seq的数据探讨microRNA的转录和转录后调控，构建转录因子->microRNA->靶标的调控网络。最新版本发布时间：2012年11月。
4、Tarbase
一个收集已被实验验证的microRNA靶标数据库。最新版本发布时间：2009年1月。
5、miRecords
一个整合的microRNA靶标数据库。整合多个靶标预测软件的调控关系。最新版本发布时间：2010年11月。
6、targetScan
基于靶mRNA序列的进化保守等特征搜寻动物的microRNA靶基因。是预测microRNA靶标假阳性率较低的软件。而且是microRNA领域大牛Bartel实验室开发的。最新版本发布时间：2009年4月。
7、PicTar
基于microRNA或microRNA靶标联合作用等特征开发的搜寻动物的microRNA靶基因。假阳性率也较低。是microRNA领域大牛Rajewsky实验室开发的。最新版本发布时间：2007年3月。
8、PITA
基于靶位点的可接性和自由能预测microRNA的靶标。是着名的生物信息学家Segal实验室开发的。最新版本发布时间：2008年8月。
9、RNA22
基于序列特征预测microRNA的结合位点。是几个流行的microRNA靶标预测软件的其中一个。IBM公司的研究团队开发的。最新版本发布时间：2007年。
10、miRanda和microRNA.org
是着名的MemorialSloan-Kettering 癌症研究中心的研究人员开发的软件和数据库。miRanda的最新版本又叫mirSVR。最新版本发布时间：2010年8月。
11、MicroCosm
EMBL-EBI的Enright 实验室开发的microRNA靶标数据库。最新版本发布时间：2010年8月。
12、miRTarBase
整合实验证实的microRNA靶标的数据库。最新版本发布时间：2010年10月。
13、miRGator v2.0
整合microRNA表达、靶标和疾病相关信息的数据库。最新版本发布时间：2010年11月。
14、MiRNAMap
动物的microRNA基因及其靶标的数据库。最新版本发布时间：2008年1月。
15、miRDB
动物microRNA靶标预测和功能注释数据库。最新版本发布时间：2010年8月。
16、RNAhybrid
一个基于miRNA-target配对自由能预测microRNA的靶标。最新版本发布时间：2011年6月。
17、miRGen
microRNA基因和microRNA靶标数据库。最新版本发布时间：2007年1月。
⑵ 如何研究lncrna与mrna的关系
1．LncRNA简要
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。生物体内含量相相当丰富，约占RNA的4-9%（mRNA约占1-2%）。LncRNA的组织特异性及特定的细胞定位，显示lncRNA受到高度严谨的调控，目前已知其与发育、干细胞维持、癌症及一些疾病相关。虽然近年来随着基因芯片及第二代高通量测序技术的广泛运用，lncRNA不断被发现，但此类转录本的确切功能还未知。目前市场上的lncRNA芯片通常将lncRNA与mRNA设计在一起，RNASeq数据中也包含lncRNA, mRNA序列，因此可以通过分析lncRNA与mRNA表达相关性对lncRNA进行功能注释。
2．分析流程图
3. 分析内容
①计算LncRNA与mRNA表达相关性，根据设定的域值筛选lncRNA与mRNA关系对，构建LncRNA与mRNA共表达网络，如下是全局网络
②基于lncRNA与mRNA表达相关性以及lncRNA与mRNA基因组位置近邻关系，得到lncRNA的潜在靶标基因，对差异表达的lncRNA靶标基因进行功能注释以及功能富集分析，如下是功能富集的GO的Barplot图和差异lncRNA的Heatmap图
③研究lncRNA与mRNA的共表达网络的拓扑学特性，基于度筛选网络拓扑上重要的lncRNA，这些lncRNA极有可能是与研究背景相关的lncRNA，如下是重要lncRNA与mRNA的局部共表达子网络
④客户提供研究背景相关一组基因，根据表达相关性可以找出与这组基因相关的lncRNA，从而构建出感兴趣的共表达网络。通过构建的共表达网络能进一步找到感兴趣的 hub lncRNA。
lncRNA深度挖掘分析
一、差异lncRNA靶基因预测
lncRNA的靶基因较为复杂,主要分为正式和反式两种作用机制.lncRNA作用机制与miRNA类似,均可以通过调控相应的mRNA来行使功能,所以靶基因的预测在科学研究中都显得非常必要。
二、靶基因Gene Ontology分析
我们将靶基因向gene ontology数据库的各节点映射,计算每个节点的基因数目.
三、靶基因Pathway分析
信号通路分析需要完备的注释信息支持，通过整合KEGG、Biocarta、Reactome等多个数据库的信息可以精确检验来进行Pathway的显着性分析。
四、lncRNA与调控基因的表达机制
通过整合lncRNA的信息和靶基因之间的关系,我们可以得到一个lncRNA与靶基因之间的调控网络图.
五、 转录因子结合位点预测
对于差异表达lncRNA，提取转录起始位点上下游序列,使用预测程序对其转录因子结合位点进行预测.
六、基因关联分析
现在市面上的lncRNA芯片均含有mRNA的表达探针,通过将lncRNA的靶基因分析结果与芯片上mRNA的表达结果做关联分析,可以更进一步的分析lncRNA的功能。
七、信号通路调控网络构建：
实验中基因同时参与了很多Pathway，通过构建信号通路调控网络，从宏观层面看到Pathway之间的信号传递关系，在多个显着性Pathway中发现受实验影响的核心Pathway，以及实验影响的信号通路之间的调控机理。
八、lncRNA的功能分析
根据lncRNA最新的功能数据库，利用生物信息学工具，做出Function-Tar-Net图表，从而得出lncRNA与功能的关系