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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技术优势:
•rrna去除建库,保留了完整的rna种类信息;
•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