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Zhu等人发现lncRNA 在表达方式上具有极强的时空特异性
lncRNAs开辟增强子生物学新时代 |
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| 日本学者Okazaki等人在对小鼠cDNA文库进行测序时，第一次发现并鉴定了一类较长的转录产物，并将其命名为长链非编码RNA。 |
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研究工具和方法探秘：
探索长链非编码RNA的世界，各路工具来帮忙
工欲善其事，必先利其器。要探索未知的lncRNA世界，您需要了解最新的研究进展，也同样需要了解适合您的研究工具（以及服务商），才能抢先占领制高点，发表漂亮的文章。生物通lncRNA直通车荟萃lncRNA研究的前沿进展和各路技术、服务信息，方便您选择。一般的lncRNA研究策略可参照如下。
Step1： lncRNA表达谱分析：用芯片或者RNA-seq分析不同生理状态下（例如正常/异常，药前/药后等等）差异表达的lncRNA;
Step2： 定量/表达定位：对选中的显著差异表达的lncRNA，可用qRT-PCR可验证其存在并定量，而用lncRNA FISH可在亚细胞水平上检测其表达定位（核质定位分析，有助于揭示其潜在作用机制，可定量）
Step3： lncRNA的功能分析与验证：包括互作分析——从与之相互作用的分子入手，用RIP、ChIRP、CHART等方法俘获并探究lncRNA的相互作用蛋白和核酸分子、研究三者之间的关系并揭示其功能；用Knowdown或者CRISPR技术验证lncRNA功能，如果成功甚至可以进行其后的动物实验/临床等等。
Step1 之芯片技术
芯片技术是对已知目标进行表达谱分析的强大工具，只要目标明确，芯片分析结果容易解读，比对方便，提供的数据高度一致，软件成熟，如果快速大量筛查更具优势。以lncRNA为研究重点的lncRNA芯片，在临床医学研究中已涌现不少引人注目的成果。而内容更全面广泛的全转录组芯片/表达谱芯片也包含了非编码转录本内容，可在研究编码区的同时进行lncRNA分析，您可根据研究范围来选择。
一. Arraystar 公司LncRNA芯片：
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Arraystar LncRNA芯片
最新版本的人类V4.0 LncRNA芯片和小鼠V3.0 LncRNA芯片。收录金标准LncRNAs，可靠的LncRNAs以及编码蛋白的mRNAs，更新、更全面。系统而实用的LncRNA注释：注释LncRNA基因组信息、分类及潜在的调控机制，为深入研究lncRNA复杂生物学功能提供参考。 转录本特异性的探针设计：芯片探针可以准确地检测同一基因的不同转录本。
nrStar™ Functional LncRNA PCR Array
对功能明确、有实验验证和文献支持的金标准lncRNA进行了交叉对照和信息整合。从权威数据库和专业期刊综述中收集了372个与生物学过程和疾病明确相关的LncRNA转录本。芯片中的每个LncRNA转录本都能被准确和可靠的定量检测。使用生物信息学方法从多个候选内参基因中挑选出最优的内参基因进行数据均一化。通过靶向特异性的外显子或可变剪接点，芯片中的PCR引物准确有效的检测每个LncRNA转录本。
LncPath™ 疾病/信号通路特异性LncRNA芯片
可同时检测与特定疾病或信号通路相关的lncRNA以及相应的靶基因，帮助客户快速的将lncRNA的调控机制与其在特定的信号通路或疾病中的生物学功能联系起来。
Arraystar ncRNA Promoter Microarray
Arraystar 启动子芯片是专门为研究启动子区域的甲基化，羟甲基化，组蛋白修饰以及转录因子结合而设计的产品，覆盖所有RefSeq数据库基因的启动子区（Arraystar RefSeq Promoter Array）或是所有非编码RNA的启动子区（Arraystar ncRNA Promoter Array），能够满足不同客户的需求。180 K的芯片，启动子的覆盖范围近2kb，并覆盖了几乎所有启动子区附近的CpG岛，是一款高品质高性价比的甲基化芯片产品。
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二. 全转录组芯片/表达谱芯片：
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赛默飞旗下Affymetrix GeneChip® Human Transcriptome Array 2.0，俗称HTA 2.0的芯片在超过24万条编码转录本之外还有超过4万条非编码转录本，也可用于lncRNA分析。HTA 2.0同时还在可变剪切位点设计探针，可提供lncRNA cis调控分析（Mbps范围）。2014年，我国著名的免疫学家曹雪涛院士在Science杂志上发表文章，探究了lncRNA在树突状细胞分化及功能中的作用，就是首先利用HTA 2.0芯片来检测单核细胞分化至树突状细胞的过程中lncRNA的表达变化。之后通过层层分析，他们鉴定出一个关键的lncRNA（lnc-DC），并验证了其功能和作用机制。另外同年Nature Communications上还有文章通过lncRNA cis调控分析发现单核细胞系受细菌脂多糖应激后一个与炎症反应相关基因相邻的两条lncRNA，其中一条还是eRNA，最后通过QPCR，Chip-seq，亚细胞定位分析，Knowdown等实验来验证其功能。
lncRNA功能探究的新神器
转录组研究新时尚：ceRNA 一种全新的基因表达调控模式
全转录组芯片在疾病lncRNA表达谱分析中的应用案例
安捷伦的SurePrint G3基因表达谱芯片：将编码和非编码RNA整合在单张芯片上，实现lncRNA和蛋白编码基因的同步检测，并在麻省理工学院-哈佛大学Broad研究所John Rinn实验室协助下，添加了从来自24个人类组织和细胞系的RNA-seq数据集中鉴定出的近8,200个假定lncRNA，其中包括4,662个严格的lncRNA。 |
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Step1 之RNA-seq
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观点碰撞：
RNA-seq相对基因表达芯片有哪些优势？
RNA-seq vs. 芯片，你该如何选择？
主要优势：
1.无需预先设计探针，可实现无偏倚、无假设的实验设计，更适合转录本和变异的发现研究
2.能同时鉴定选择性剪接异构体、剪接位点和揭示未知的转录本
3.能测序极短的片段，多种形式的小RNA及非编码RNA，在降解RNA上表现出色，如FFPE组织样品
4.灵敏而准确，定性和定量，覆盖非常宽的动态范围
5.在数据中维持和追踪链特异的信息
6.在大型研究和大量样品时可扩展 |
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Step2 lncRNA定量/表达定位
Step3 lncRNA功能分析与验证
参考工具箱
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LncATLAS - 用于lncRNA的亚细胞定位的数据库
长非编码RNA（lncRNA）的亚细胞定位为其分子功能提供了有价值的线索。然而，lncRNA的定位涉及费时费力的实验方法。基因组调控中心和伯尔尼大学的研究人员创建了“LncATLAS”，它是基于RNA测序数据集的人类细胞中lncRNA定位的综合资源。总共有6768个GENCODE注释的lncRNA分布在15个细胞系的各个区间中。研究人员引入“相对浓度指数”（RCI）作为对来自RNAseq总体数据的定位的一种衡量。 LncATLAS可通过直观和信息丰富的网络服务器访问，使用标识符或名称访问感兴趣的lncRNA。定位信息的提交覆盖各细胞类型和细胞器，可以与所有其他基因的分布进行比较。每个查询自动生成可发表质量的数据和原始数据表，并且整个数据集也可以下载。
NPInter v3.0- 非编码RNA相关的相互作用数据库-已升级
中国科学院研究人员将NPInter数据库更新为3.0版，其中包含ncRNA（不包括tRNA和rRNA），特别是长非编码RNA（lncRNA）和其他生物分子（蛋白质，mRNAs，miRNAs和基因组DNA）。在NPInter v3.0中，与ncRNAs相关的相互作用不仅可以从科学文献手工导入，而且还可以从高通量技术来处理。与NPInter v2.0相比具有更多的相互作用的信息（有关组织或细胞系的附加信息，结合位点，保守性，共表达值和其他特征）且更有组织（通过数据源，组织的数据集划分或细胞系，实验和其他标准）。 NPInter v3.0将数据集扩展到来自68种实验技术、188个组织（或细胞系）中的491,416个相互作用。 NPInter v3.0还改进了用户界面，并增加了新的Web服务，包括本地UCSC基因组浏览器将结合位点可视化。另外，NPInter v3.0基于数据库中的相互作用信息，定义了一组高置信度的相互作用，并可预测人和小鼠中lncRNAs的功能。
LincSNP 2.0 - 用疾病相关SNP与人类长非编码RNA关联的更新数据库
哈尔滨医科大学的研究人员开发的LincSNP 2.0，专门用于存储和注释人类长片段非编码RNA（lncRNA）及其转录因子结合位点（TFBS）中的与疾病相关的单核苷酸多态性（SNP）。在LincSNP 2.0中，更新的数据库提供了更多的数据和几个新功能，其中包括：扩大人类lncRNA中的疾病相关SNP;鉴定lncRNA TFBS中与疾病相关的SNP;更新1000基因组计划的LD-SNPs;和收集更多实验支持的SNP-lncRNA疾病关联。此外，研究人员开发了三种灵活的在线工具来检索和分析数据。 Linc-Mart是用户自定义数据的便捷方式。 Linc-Browse是用于所有数据可视化的工具。 Linc-Score预测lncRNA与疾病之间的联系。他们为用户提供了一个新设计的，用户友好的界面，用于搜索和下载LincSNP 2.0中的所有数据，并提供了一个将数据提交到数据库中的界面。 LincSNP 2.0是一个不断更新的数据库，将作为调查人类疾病中lncRNAs的功能和机制的重要资源。
RenalDB
鉴于许多lncRNA是以某些细胞类型和/或时间依赖性方式特异性表达，大多数lncRNA数据库缺乏提供这样的特征。路易斯维尔大学的研究人员开发了数据库“RenalDB”，提供了重点在肾脏组织和细胞上的主要器官中RNA的表达谱。 RenalDB使用逻辑编程来描述定义表达，丰富或特异性的复杂解剖，样本元数据和逻辑关系。
LncVar - 与长非编码基因相关的遗传变异数据库
LncVar，一个与6个物种的长非编码基因相关的遗传变异数据库，从NONCODE数据库收集、评估、保存lncRNA信息，系统地整合了lncRNA的转录因子结合位点和m6A修饰位点，并提供了SNP对lncRNA转录和修饰的综合作用。他们收集了lncRNA中推定的开放阅读框架，并在ORF中确定了同义和非同义SNP。研究人员还从文献中收集了lncRNA的表达数量性状位点。此外，他们将CNV区域中的lncRNA作为癌症的预后生物标志物候选物，并从来自细胞系的RNA-seq数据预测的lncRNA基因融合事件。 LncVar数据库可用作评估变异对lncRNA生物学功能的影响的资源。
NCRO ontology（免费） 一种用于统一非编码RNA生物学的综合资源
测序技术已经能够识别出广泛的非编码RNA（ncRNA）。但ncRNA数据的注释和整合落后于其识别。正在开发的Non-Coding RNA Ontology (NCRO)，提供对ncRNA域的系统结构化和精确定义，从而有助于发现，分析，交换和推理关于ncRNAs结构、它们的分子和细胞功能及其对表型的影响的数据。 NCRO的目标是作为多种研究注释的公用资源，以增强目前在不同来源中存在的无数资源的综合和比较分析。开发人员认为，NCRO可以在ncRNA生物学资源的综合统一中发挥重要作用。这是为所有形式的ncRNAs的数据注释提供资源的第一步。
DES-ncRNA - 一个基于文献挖掘、用于探索人类miRNA和lncRNA信息的信息库
阿卜杜拉国王科技大学（ King Abdullah University of Science and Technology ）的研究人员开发了DES-ncRNA，以支持从大量已出版的ncRNA相关研究中检索关于miRNA和lncRNA的相关信息。 DES-ncRNA是一个知识库，包含公共科学文献和其他公共资源的文本和数据挖掘信息。DES-ncRNA包含大约878,000个专业术语关联，其中36,222与miRNA相关，5,373与lncRNA有关。研究人员提供了几种方法来探索有关ncRNAs的信息，包括控制生成关联网络以及假设生成。示例展示了DES-ncRNA如何帮助阿尔茨海默病的研究，并提示法舒地尔Fasudil的潜在治疗作用。 DES-ncRNA是一个强大的工具，可以自己使用或作为现有资源的补充，以支持人类ncRNA的研究。
KTCNlncDB - 调查人类圆锥角膜和非圆锥的角膜中表达的lncRNA的第一个平台
华沙医科大学（ Medical University of Warsaw ）的研究人员进行RNA-Seq实验，旨在更好地表征KTCN转录组和鉴定可能参与KTCN的长非编码RNA（lncRNA）病因。这是第一个专用于KTCN转录组的在线平台。 |
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