ceRNA预测工具——GDCRNATools

ceRNA(competing endogenous RNA)是近年来研究RNA表达调控的热点，特别是在疾病相关研究中，理解ceRNA网络在疾病的发生发展中的作用，对于解释疾病过程和找到新的治疗思路都有极大的促进作用。

下图为ceRNA假说中RNA分子相互调控的示意图

这里我们介绍一个新的基于R语言的ceRNA预测工具，GDCRNATools。

在ceRNA调控网络中，miRNA负调控基因的表达。如果更多的miRNA被lncRNA所占有，那抑制靶标mRNA的miRNA就越少，导致基因的表达量升高。因此，在ceRNA网络中一对mRNA与lncRNA应该符合正相关。

GDCRNATools使用三种标准来定义一对竞争的lncRNA-mRNA：

1. mRNA与lncRNA共享的miRNA的数目符合超几何分布显著性。

2. mRNA与lncRNA的表达必须符合正相关。

3. 一对lncRNA-mRNA所共有的miRNA在调节mRNA与lncRNA的表达必须具有相似性。

GDCRNATools使用两种方法来打分评价miRNA对一对竞争的lncRNA-mRNA的调控功能：

1. 调控相似性（Regulation similarity）打分，比较miRNAs-lncRNA表达相关性与miRNAs-mRNA表达相关性之间的相似性。具体公式如下：

2. 敏感相关性（Sensitivity correlation）打分，该方法是Paci等人于2014年提出的，使用lncRNA-miRNA-mRNA三者相关性的平均值作为选定lncRNA 和mRNA的敏感相关性。具体公式如下：

并且GDCRNATools同时使用三个miRNA-mRNA相互作用数据库，三个miRNA-lncRNA相互作用数据库作为数据支撑：

StarBase v2.0 (Li, et al., 2013)

miRcode (Jeggari, et al., 2012)

mirTarBase 7.0 (Chou, et al., 2017)

Star Base v2.0 (Li, et al., 2013)

miRcode (Jeggari, et al.,2012)

spongeScan (Furió-Tarí, et al., 2016)

所有基因的ID都更新到了Ensembl 90， miRNA的ID更新到了最新的miRBase release 21。

因此，GDCRNATools给出的ceRNA网络的预测会更为准确和详尽。

结果展示

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参考文献

[1].Salmena L, Poliseno L, Tay Y, et al. A ceRNA hypothesis: the Rosetta stone of a hidden RNA language?[J]. Cell, 2011, 146(3):353-8.

[2].Paci, Paola, Teresa Colombo, and Lorenzo Farina. 2014. “Computational Analysis Identifies a Sponge Interaction Network Between Long Non-Coding RNAs and Messenger RNAs in Human Breast Cancer.” BMC Systems Biology 8 (July): 83. doi:10.1186/1752-0509-8-83.

[3].Jeggari, Ashwini, Debora S Marks, and Erik Larsson. 2012. “MiRcode: A Map of Putative MicroRNA Target Sites in the Long Non-Coding Transcriptome.” Bioinformatics 28 (15): 2062–3. doi:10.1093/bioinformatics/bts344.

[4].Jeggari, Ashwini, Debora S Marks, and Erik Larsson. 2012. “MiRcode: A Map of Putative MicroRNA Target Sites in the Long Non-Coding Transcriptome.” Bioinformatics 28 (15): 2062–3. doi:10.1093/bioinformatics/bts344.

[5].Li, Jun-Hao, Shun Liu, Hui Zhou, Liang-Hu Qu, and Jian-Hua Yang. 2014. “StarBase V2.0: Decoding MiRNA-CeRNA, MiRNA-NcRNA and Protein–RNA Interaction Networks from Large-Scale CLIP-Seq Data.” Nucleic Acids Research 42 (Database issue): D92–D97. doi:10.1093/nar/gkt1248.

[6].Furi’o-Tar’i, Pedro, Sonia Tarazona, Toni Gabald’on, Anton J. Enright, and Ana Conesa. 2016. “SpongeScan: A Web for Detecting MicroRNA Binding Elements in LncRNA Sequences.” Nucleic Acids Research 44 (Web Server issue): W176–W180. doi:10.1093/nar/gkw443.