NAR 表观遗传Database专辑荟萃（三）

引言：前面两期小编介绍了DNA甲基化、组蛋白修饰以及超级增强子相关的表观遗传学数据库，今天带给大家的是几款关于非编码RNA的表观遗传学领域常用数据库，包括circRNA、miRNA、lncRNA等。通过本次专题系列的介绍，期望能够给伙伴们日常的表观遗传学研究带来助力，也让大家对NAR数据库专刊在表观遗传学领域的整体概况有个了解。

1、CircNet

从转录组测序数据得到的cirRNA数据库

CircNet(http://circnet.mbc./)，是由台湾国立交通大学的研究人员对464个样本的RNA-seq数据系统地整理挖掘后建立的数据库,包括以下资源：

（i）新的circRNA

（ii）整合circRNA-miRNA-mRNA的互作网络

（iii）circRNA同种型的表达谱

（iv）circRNA亚型的基因组注释

（v）circRNA亚型的序列。

 CircNet数据库是第一个提供组织特异性circRNA表达谱和circRNA-miRNA基因调控网络的公共数据库。它不仅扩展了最新的circRNA目录，而且提供了先前报道的和新型的circRNAs的表达分析。此外，它产生一个整合的调控网络，说明了circRNA，miRNA和基因之间的调控。

如下图所示，在左边输入框中输入基因的名称，如ZEB1，左侧展示了circRNA-miRNA-mRNA的互作网络，右手边还能看到circRNA在不同组织细胞中的表达水平还有基因组位置信息，在屏幕的右下角还方便地设有JBrowse基因组浏览器，展示了circRNA对应来源基因的位置关系。

在右侧输入框“search miRNA”中输入let-7a-3p，可视化miRNA相关的circRNA，基因互作关系。边与节点的不同颜色代表不同的互作关系。从图中可知与let-7a-3p互作的circRNA，mRNA共244个。

2、starBase v2.0

从大规模CLIP-Seq数据解码miRNA-ceRNA,miRNA-ncRNA和蛋白质-RNA互作网络的表观遗传数据库

starBase v2.0：一个高通量实验数据CLIP-Seq（或称为HITS-CLIP,PAR-CLIP,iCLIP）和mRNA降解组测序数据支持的microRNA靶标数据库,包含了miRNA-mRNA，miRNA-lncRNA，miRNA-circRNA，miRNA-ceRNA 和RNA-protein等的调控关系。整合和构建多个流行的靶标预测软件的交集和调控关系。构建了最全面的包含了14种癌症类型（超过6000个样本）pan-cancer（泛癌）表达图谱和互作网络。starBase v2.0已经更新，以提供迄今为止最全面的CLIP-Seq实验支持的miRNA-mRNA和miRNA-lncRNA相互作用网络。数据库从CLIP支持的miRNA靶位点鉴定了约10000个ceRNA对。通过结合13个功能基因组注释，开发了miRFunction和ceRNAFunction web服务器来预测miRNA和其他ncRNA的功能。

starBase v2.0核心框架的系统概

3、miRTarBase 

实验验证的miRNA - 靶相互作用的表观遗传数据库

miRTarBase（http://miRTarBase.mbc./）整合实验证实的microRNA靶标的数据库。数据库的最新更新通过21个独立研究产生的138个交联和免疫沉淀测序（CLIP-seq）数据集系统地鉴定Argonaute蛋白-miRNA-RNA相互作用。数据库包含4966篇文章，7439篇验证的MTI和CLIP-seq中获取的348 007个MTI。自2014年miRTarBase更新以来，miRTarBase中的MTI数量已经增加了约7倍。数据库整合了癌症基因组图谱（TCGA）的miRNA和基因表达谱。

更新的数据库添加了3个新的特征：

1.The word cloud of miRNA-disease information

2.miRNA-Target site viewer in CLIP-seq data

3.Clinical microRNA and gene expression profiles from TCGA

（A）（B）新的miRTarBase主页和三个新的主要界面，包括miRNA disease word cloud，基于CLIP-seq数据（C）的miRNA靶位点查看器和使用TCGA数据集（D）获得的miRNA和基因表达谱。

4、dbDEMC 2.0

人类癌症中差异表达的miRNA相关数据库

dbDEMC（http://www./dbDEMC）是一种综合数据库，旨在通过高通量方法检测人类癌症中存在和显示差异表达的miRNA。在这个更新版本的dbDEMC中，从GEO和TCGA收集了209个新发布的数据集。 R包limma被用于筛选来自不同类型实验的差异表达的miRNA，其中包括癌症与正常对照，癌症亚型比较，癌症等级比较，血样比较等。目前的版本包含36种癌症类型中2224种差异表达的miRNA，49 202个miRNA-癌症关联。界面易于使用，以方便查询并浏览数据库中的结果。此外，还提供了一个增强的miRNA页面来演示基本的miRNA描述，每个分析类型中的多个表达谱，相关分析实验和低通量验证测定的结果。对于一组miRNA和多种癌症类型，差异表达谱可以在热图中显现，以探索癌症之间的差异和相似性。

数据库提供了几种允许数据库查询的方法。首先，用户可以通过使用“搜索”页面中的miRNA名称在dbDEMC 2.0中执行快速搜索（图A）。搜索结果页面简要列出了病例和对照样本之间相关的GEO ID，癌症类型，亚型，实验设计和fold change变化（图B）。其次，数据库提供了BLAST序列相似性搜索工具，允许用户通过使用miRNA序列来确定未知miRNA是否与现有miRNA重叠。此外，用户还可以选择特定的癌症类型或亚型，并从“浏览”页面浏览所有相关实验（图C）。并列出实验ID，实验设计，病例样本，对照样品和上调和下调miRNA的数量（图D）。获得实验列表后，用户可以选择特定实验，然后单击“查看miRNA”按钮导航差异表达的miRNA列表。 通过点击特定miRNA ID的超链接，用户可以查看特定miRNA的详细表达信息（图E）。

题图来源：nucleic acids research (nar)数据库专刊及已发表数据库网址