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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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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