如何研究lncrna与mrna的关系？

1．LncRNA简要\x0d\x0aLncRNA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。 \x0d\x0a2．分析流程图\x0d\x0a\x0d\x0a3. 分析内容\x0d\x0a①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\x0d\x0a\x0d\x0a②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\x0d\x0a\x0d\x0a③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\x0d\x0a\x0d\x0a④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。\x0d\x0a\x0d\x0alncRNA深度挖掘分析\x0d\x0a一、差异lncRNA靶基因预测\x0d\x0alncRNA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。\x0d\x0a二、靶基因Gene Ontology分析\x0d\x0a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.\x0d\x0a三、靶基因Pathway分析\x0d\x0a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的显著性分析。\x0d\x0a四、lncRNA与调控基因的表达机制\x0d\x0a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.\x0d\x0a五、 转录因子结合位点预测\x0d\x0a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.\x0d\x0a六、基因关联分析\x0d\x0a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。\x0d\x0a七、信号通路调控网络构建：\x0d\x0a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，在多个显著性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。\x0d\x0a八、lncRNA的功能分析\x0d\x0a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

在KEGG或BioCarta这些pathway数据库里找到你感兴趣的通路，在pathway图上找到你感兴趣的蛋白后就能确认它的下游。实验方法大体上就是上调（瞬时表达、mimics）或下调（Knockout、RNAi）你的Gene of Interest，再检测下游的蛋白发生了上调还是下调，看看你的GOI和它们什么联系。

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