geneinteraction基因互作

基因相互作用指miRNA、lncRNA、circRNA或其它RNA介导DNA转录，从而影响mRNA的表达过程。通俗意义上来说，基因互作关系指基于序列预测的靶基因对。miRNA通过与靶mRNA的结合，或促使mRNA降解，或阻碍其翻译，从而抑制目的基因的表达。竞争性内源RNA网络是靶基因预测的研究深入，简称ceRNA网络。通过进行ceRNA网络的分析，我们能从一个更为宏观的角度来解释转录体如何构建基因表达调控网络，从而进一步挖掘基因在其中的调控机制。

基本原理：

miRNA主要通过与靶基因的非翻译区（UTR）结合而发挥其作用，对miRNA和mRNA、lncRNA、circRNA结合进行的预测称为靶基因预测。靶基因预测使用软件根据miRNA和靶基因间的结合的规律预测结合基因对。在生物体内，miRNA可以通过与proteincoding特异性结合，影响相关基因的表达，从而参与调控细胞内的各项功能。

ceRNA具有miRNA结合位点，能后竞争性地结合miRNA，抑制miRNA对靶基因的调控。例如lncRNA与miRNA竞争性结合，影响miRNA调控mRNA的过程，最终导致的mRNA表达失调。我们使用基于序列预测的软件对差异分析得到的miRNA与mRNA，lncRNA，circRNA进行靶点预测和ceRNA网络分析。

术语解读：

靶基因预测：miRNA主要通过与靶基因的非翻译区（UTR）结合而发挥其作用，对miRNA和mRNA、lncRNA、circRNA结合进行的预测称为靶基因预测。

ceRNA：竞争性内源RNA（competing endogenous RNAs）

数据要求：

miRNA表达谱，ceRNA表达谱，靶基因mRNA表达谱

下游分析：

功能聚类分析

ceRNA与mRNA表达相关性分析

生存分析

图形示例：

应用示例1：（于2017年9月发表在molecular　therapy上，影响因子8.402）

在这项研究中，研究人员通过深度RNA测序系统地探索了7个月大的衰老加速小鼠倾向8（SAMP8）模型脑中的circRNA相关ceRNA机制，获得了235个显着失调的circRNA转录物，30个显着失调的miRNA和1,202个显着失调的mRNA。 然后，研究人员在SAMP8脑中构建了最全面的circRNA相关ceRNA网络。然后研究人员对ceRNA网络中的mRNA功能聚类分析发现该AD小鼠模型中的circRNA相关ceRNA网络主要参与Aβ清除（Hmgb2）和髓鞘功能（Dio2）的调节。

应用示例2：（于2015年9月发表于nucleic　acids research，影响因子11.147）

研究人员通过系统地分析肿瘤和miRNA规则的分子谱来构建跨20种癌症类型的mRNA相关的ceRNA-ceRNA相互作用景观。突出泛癌症所共有的保守特征以及相似起源细胞类型中的更高相似性。此外，还鉴定了核心ceRNA网络。

图注：系统了解人类癌症miRNA ceRNA网络的层次模型综述。该模型以(A)中的模块为例。该模型以(自上至下)癌症、miRNAs、ceRNA模块、ceRNAs的GO生物过程术语以及与癌症特征相关的GO术语为层次结构进行布局。