如题,今天我们来介绍Starbase:http://starbase./index.php 这个网站我们在(资源帖)S5E28: lncRNA常用数据库大盘点(上)提到过,但是没有深入展开,此网站甚是强大,当为研究非编码RNA必备神器之一。下面我们重点看最常用的四大功能: 一、根据microRNA找非编码RNA(比如lncRNA,circRNA等) 二、根据microRNA找mRNA靶点; 三、查找ceRNA调控分子; 四、查找RNA的结合蛋白; 下面我们直接看例子: 一、根据microRNA找非编码RNA 在上图选择miRNA-lncRNA互作,我们以miRNA 125a-5p为例,选择miRNA 125a-5p: 选择筛选的严格程度, 我们按照最低的:low stringency: 接下来: 选择在14种肿瘤中,至少出现1个,lncRNA可以空着: 点击Search,出现两条: 一个是Targetsite, 单击显示具体的结果: 然后选择Cancer Num: 这里显示的是hsa-miR-125a-5p和XIST(lncRNA)表达负相关,r=-0.159,P=0.0156。接着点击Expression Profile: 选择Cancer Type肿瘤类型和Chart Type图标类型,这里我们选择Boxplot箱式图: 当然,如果大家觉得只有Xist和NEAT1两条lncRNA,数量少些,那可以把肿瘤数量设置为0: 这样出来的lncRNA就多了,出现了27条lncRNA: 二、根据microRNA找mRNA靶点 我们选择miRNA-mRNA interaction,同样的设置: 预测到954个mRNA: 我们看到这里的预测软件是Pictar,RNA22,PITA和MiRanda,单击第一个基因SEMA4D的CancerNum也可以看到结果: 同样也可以看到microRNA和mRNA的表达相关性: 三、查找ceRNA调控分子; ceRNA的作用机制我们以前介绍过:聊科研系列·第三期: 竞争性内源RNA(敌之敌,即吾之友) 在ceRNA network中,我们以FOXO1为例: 然后搜索:
我们分别单击MALAT1的P value和CancerNum,两者有18条共同的miRNA: 肿瘤数量跟我们前面看过的一样: 四、查找RNA的结合蛋白;
也可以直接输入lncRNA: 结果就出来了: 单击CancerNum确定蛋白与lncRNA表达相关性: 好了,今天的内容就到这里了。 That's all. Thank you! |
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