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小編給大家分享一下LncBook數(shù)據(jù)庫有什么用,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
隨著lncRNA研究的發(fā)展,lncRNA的數(shù)量越來越多,但是擁有功能注釋的lncRNA只占了其中很小一部分。為了更好的開展lncRNA的功能研究,科學家收集文獻中人類lncRNA相關(guān)的數(shù)據(jù),包括了表達量,相關(guān)疾病,甲基化位點,SNP位點,功能描述等信息,并整理成了數(shù)據(jù)庫LncBook, 網(wǎng)址如下
http://bigd.big.ac.cn/lncbook/index
該數(shù)據(jù)庫中包含以下8種lncRNA相關(guān)信息
共包含277044個lncRNA, 既有實驗驗證的lncRNA,也有軟件預測的lncRNA,收集了來自Gencode
, RefSeq
, Noncode
, Lncipedia
, MiTranscriptome
等數(shù)據(jù)庫中的lncRNA, 在預測lncRNA時,采用了CPAT
, PLEK
, LGC
3個軟件結(jié)果的交集。
這部分提供lncRNA的ID, 染色體位置,長度,外顯子個數(shù),類型等基本信息,示意如下
這部分只包含來自lncRNAWiki
數(shù)據(jù)庫中的有功能注釋和文獻支持的lncRNA, 結(jié)果示意如下
這部分給出lncRNA的生物學功能注釋和參與的生物學過程,共包含以下5種類別的功能
transcriptional regulation
ceRNA
splicing regulation
protein localization
RNAi
示意如下
這部分給出lncRNA相關(guān)的疾病信息,包括了實驗驗證和預測兩種,實驗驗證的數(shù)據(jù)直接從lncRNADisease
和lncRNAwiki
這兩個數(shù)據(jù)庫得到,預測主要是結(jié)合了其他組學的數(shù)據(jù),包括以下3種策略
相比正常樣本,如果在腫瘤樣本中某個lncRNA啟動子區(qū)存在高甲基化區(qū)域,則認為該lncRNA與疾病相關(guān);
如果某個lncRNA區(qū)域存在于疾病相關(guān)的SNP位點,則該lncRNA與疾病相關(guān);
如果某個lncRNA與5個以上與疾病相關(guān)miRNA(miRNA相關(guān)疾病信息來自HMDD數(shù)據(jù)庫)具有相互作用,則該lncRNA與疾病相關(guān);
結(jié)果示意如下
通過分析HPA
和GTEx
兩個公共項目的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),給出lncRNA在各個組織中的FPKM表達量值,示意如下
通過分析在不同組織中的表達量,可以用于判斷組織特異性lncRNA還是管家lncRNA, 計算公式如下
N
代表組織的個數(shù),x
代表每個組織中歸一化之后的表達量,這里的歸一化是將每個組織中的表達量除以所有組織中最大的表達量。
通過分析TCGA和ENCODE數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),給出lncRNA相關(guān)的甲基化信息,示意如下
將dbSNP數(shù)據(jù)庫中的SNP位點映射到lncRNA上,同時提供了來自COSMIC
和ClinVar
數(shù)據(jù)庫的注釋信息,以及1000G中的頻率信息,結(jié)果示意如下
采用tagetScan和miRanda兩款軟件來預測lncRNA與miRNA的相互作用,取交集作為最終的結(jié)果,實驗證據(jù)主要來自于starbase數(shù)據(jù)庫,結(jié)果示意如下
除此之外,還提供了一下4種工具
Blast
LGC
Classification
Conversion
Blast
用于將輸入序列和數(shù)據(jù)庫中的lncRNA序列進行比對,LGC
用于分析序列的蛋白編碼潛能,預測lncRNA;Classification
用于根據(jù)染色體位置對基因進行分類,Conversion
用于提供多個lncRNA數(shù)據(jù)庫中ID的轉(zhuǎn)換,結(jié)果示意如下
lncBook和lncRNAwiki是同一個開發(fā)團隊,lncBook可以看做lncRNAwiki的升級版本。
看完了這篇文章,相信你對“LncBook數(shù)據(jù)庫有什么用”有了一定的了解,如果想了解更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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