lncrna生物信息学分析-ngs生物信息分析

今天给大家分享lncrna生物信息学分析，其中也会对ngs生物信息分析的内容是什么进行解释。

文章信息一览：

• 1、LncRNA定位:一键预测,基于深度学习的LncRNA亚细胞定位
• 2、生物信息学中分析lncRNA的工具有哪些
• 3、什么是lncRNA测序?

LncRNA定位:一键预测,基于深度学习的LncRNA亚细胞定位

LncRNA的作用机制主要有两种：转录水平调控和转录后水平调控。前者在细胞核内通过与核内因子作用发挥调控作用，后者在胞浆中通过ceRNA机制发挥调控作用。大多数LncRNA是定位于细胞核的，而做的比较多、思路也比较成熟的是ceRNA机制。

首先，我们来看LncLocator数据库。它提供在线预测功能，仅需输入核苷酸序列，就能获取LncRNA在细胞质、细胞核、核糖体、胞质溶胶、外泌体的分布比例。用户只需点击“submit”按钮即可。接下来是iLoc-LncRNA数据库。

Cancer LncRNA Census数据库专注于鉴定和分类与癌症相关的lncRNA基因，提供高可信度的癌症lncRNA数据集，结合文献资源和变异筛选，识别lncRNA在肿瘤发生中的深层保守作用。

lncRNA如此全能，也让蛋白质心痒不已。两者一拍即合，蛋白质的磷酸化修饰、定位等都在lncRNA的影响下有条不紊的进行着。尽管以上种种就是lncRNA发挥功能的十八般武艺，但仍要谨记贪多嚼不烂，小伙伴们只需依据lncRNA的亚细胞定位（与调节功能有关）择其一认真练之，就必然会有所收获。

生物信息学中分析lncRNA的工具有哪些

首先，TANRIC数据库致力于癌症非编码RNA的探索，整合TCGA、CCLE等数据，提供lncRNA注释、RNA-Seq及表达谱信息，支持用户查询和分析，直观展示不同组织间的表达差异，以及lncRNA与临床指标、编码基因、miRNA的关联。

WGCNA在生物信息学研究中有多种应用，包括鉴定高度相关的基因模块、探索性状相关的基因模块以及识别枢纽基因。这些应用在早期lncRNA研究中尤为突出。WGCNA不仅提供了一种全面的基因筛选方法，还允许用户通过分析整个基因组数据集来识别潜在的生物学功能。

BioWorld此次推荐一个简单、好用的预测数据库：lncLocator，用来预测LncRNA的亚细胞定位。lncLocator是基于深度学习（Deep Learning）来预测lncRNA亚细胞定位，只需要输入核苷酸序列，即可快速得到LncRNA在细胞质、细胞核、核糖体、胞质溶胶、外泌体等这5个区间的分布比例。

Starbase分析平台，网址为 starbase.sysu.edu.cn/，是一个用于癌症研究的强大工具。该平台整合了TCGA项目中的32种癌症类型相关数据，涵盖了lncRNAs、miRNA、snoRNAs、mRNA等多种数据类型，尤其在预测miRNA靶标方面具有显著优势。

LncPheDB提供了一个高度互动的视觉交互网络，帮助用户识别lncRNA、miRNA、蛋白质、基因及其他功能元件之间的潜在关系。同时，还提供了四个新生物信息学工具的链接，增强数据浏览和搜索功能。通过LncPheDB等网站，研究者能够更深入地理解lncRNA与蛋白质或mRNA的相互作用，为相关领域的研究提供了强大的支持。

什么是lncRNA测序?

LncRNA测序是一种研究手段，用于探究已有参考基因组物种的特定组织或细胞在特定时期转录出的LncRNA和mRNA。

研究IncRNA的方法主要包括lncRNA数据挖掘与功能验证。通过去除核糖体RNA的建库方法结合高通量测序技术（lncRNA-seq），可以识别和检测基因家族中的相似基因或由可变剪切造成的不同转录本的单碱基差异，甚至发现低丰度的稀有转录本，从而发现新的IncRNA。

转录组测序是研究基因表达变化的有效手段，通过测序分析能够揭示不同条件或状态下的基因表达差异。mRNA、miRNA、lncRNA及circRNA作为转录组的重要组成部分，分别在转录调控中扮演着关键角色。

lncRNA，全称“长链非编码RNA”（long non-coding RNA），是近年来RNA方向的研究热门。以前只是各种听说，没正儿八经地做过lncRNA的测序分析。最近接到新任务，所以来了解了解，本人实在健忘，所以记下lncRNA的基础信息。

“一般来说，我们可以用计算机对深度测序所得数据进行分析，以此确定疾病中表达异常的lncRNA。而要阐明这些lncRNA的功能则依赖于传统的生化方法，”Gibb说。“解析lncRNA在人类癌症中的功能，不仅能大大拓展癌症治疗的靶标，也将有助于人们开发新的癌症治疗方法。

关于lncrna生物信息学分析，以及ngs生物信息分析的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。