PceRBase：第一个植物ceRNA数据库

发稿时间：2017-06-07来源：天昊生物

 

摘要：植物ceRNA数据库简介

通过全转录组测序的方法，我们可以很容易获得mRNA、lncRNA、miRNA和circRNA等多种RNAs的转录信息，经过生物信息学分析，就可以发现它们之间可能的调控关系。竞争性内源RNA（competing endogenous RNAs，ceRNA）就是miRNA通过其应答元件（microRNA response elements，MREs）与mRNA、lncRNA、circRNA等不同类型RNAs竞争性的结合，来调控彼此表达的一种机制，它为解析生物体基因表达调控提供了全新的视角。虽然第一个ceRNA pair是在拟南芥中被发现的，但是目前关于ceRNA的研究主要还是集中在人类医学及肿瘤等热点领域，相关数据库也有很多，比如CeRDB、LnCeDB、StarBase v2.0、miRSponge、Linc2GO等，而植物领域的ceRNA研究正处在初见端倪、蓄势待发的阶段，今天小编就给大家介绍一个植物ceRNA有用的数据库。

数据库网址：http://bis.zju.edu.cn/pcernadb/index.jsp

Plant ceRNA database (PceRBase)利用mRNA、lncRNA和miRNA序列信息来发掘可能的ceRNA（i.target-target，即有完全匹配的miRNA应答元件; ii.target-mimicpairs即有不完全匹配的miRNA应答元件）。目前，PceRBase囊括了来自26种植物的696,756个ceRNAtarget-targetpairs和167,608个target-mimicpairs。用户在查询已有的ceRNA信息的同时，还可以通过将自己的序列信息和表达数据提交到PceRBase数据库中来进行预测。

网站介绍:

1)    Browse

包含了26种植物种类及相关的target-target和target-mimic信息。

2）Search

包含Simple Search和BLAST Search两种方法。

a)     Simple Search

这里可以用transcript (输入Locus ID)或者用miRNA (输入miRNA名称)进行搜索：

搜索结果如下：

或者用miRNA (输入miRNA名称)进行搜索：

搜索结果如下：

b)    BLAST Search

这里可以通过输入序列进行搜索：

之后勾选感兴趣ceRNA pair结果，点击“Gene Set Analysis”或者“Display in Viewer”，进行相关的GO统计和Network展示，如下图所示：

3）Predict

Step 1：选择ceRNA类型，包括Target-target ceRNA和Both target-target and target-mimic ceRNA

Step 2：输入miRNA序列

Step 3：输入RNA transcript序列

Step 4：按要求输入参数和邮箱

点击“GO”之后，就会获得相应的ceRNA列表。

4）其他选项

其他选项包括对自己感兴趣的Network的提取（My Network），对数据库信息的简单统计（Statistics），相关数据下载（Download）以及网站的详细使用说明（Document），感兴趣的可以点击查看。

参考文献：

1、Chunhui Yuan, et al. (2016) PceRBase: a database of plant competing endogenous RNA. Nucleic Acids Res., 45,1009-1014.

2、Franco-Zorrilla, et al.(2007) Target mimicry provides a new mechanism for regulation ofmicroRNA activity. Nat. Genet., 39, 1033-1037.

3、Sarver,A.L. and Subramanian,S. (2012) Competing endogenousRNA database. Bioinformation, 8, 731-733.

4、Das,S., et al. (2014) lnCeDB:database of human long noncoding RNA acting as competingendogenous RNA.PLoS One, 9, e98965.

5、Li,J.H., et al. (2014) starBasev2.0: decoding miRNA-ceRNA, miRNA-ncRNA and protein-RNAinteraction networks from large-scale CLIP-Seq data. Nucleic AcidsRes., 42, D92-D97.

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•链特异性文库，可以保留转录本的链信息，更准确地检测反义RNA；

•使用高通量测序，能够获得更加全面的RNA信息，包括低丰度的RNA；

•通过测定的序列信息精确地分析不同类型RNA的表达丰度变化及其生物学功能；

•整合分析同一样本中的多种类型RNA，明确这些RNA之间的共表达和调控关系；

技术参数