全转录组关联分析和前沿热点分析

全转录组是指细胞所能转录出来的所有类型RNA的总和，包括mRNA和非编码RNA（non-coding RNA，ncRNA）。目前针对非编码RNA的研究主要集中在small RNA，lncRNA和circRNA。对特定细胞的特定状态下全转录组的研究，可以从RNA层面系统地揭示生物学背后的转录调控规律。

非编码RNA（small RNA，lncRNA和circRNA）和mRNA相互作用系统地参与转录调控

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为什么做全转录组？

与单一的mRNA或ncRNA研究相比，全转录组主要存在以下优势：

数据丰富：仅需构建两种文库（小RNA文库和去核糖体的链特异性文库）就可以同时分析4种RNA（miRNA，lncRNA，mRNA，circRNA）的信息。一方面节省了样本量，另一方面使用同一批次样本提高了研究结果可比性。

全转录组技术路线图

全面的关联分析：可以进行两两间关联分析和两者以上ceRNA网络调控分析，不仅可以解释生物学现象背后的网络调控机制，而且有助于缩小筛选范围，挖掘关键基因。

全转录组学优势

前沿和热点研究：此外，丰富的RNA组学信息可以用来开展更多的研究（circRNA，sORF和小肽等）。

sORF和其编码小肽的研究

因此，选择全转录组测序，系统地研究各种RNA分子极其互作关系，逐渐成为研究转录调控的趋势，也是提高研究水平和文章档次的有力方法。

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全转录组核心关联分析

关联分析内容：

1. 差异表达ncRNA的靶基因（根据序列结构和位置关系进行生物信息学预测）；

2. 差异表达ncRNA和差异表达mRNA的正/负相关性分析；

3. 构建差异表达的ncRNA−mRNA两两互作基因调控网络；

4. 根据ncRNA和mRNA共享miRNA数量和unique MRE的数量分析ceRNA；

5. 对靶向mRNA进行功能富集分析和关键基因挖掘。

关联分析思路：

1. 两两关联ncRNA−mRNA；

2. ceRNA（miRNA依赖的数据关联，ncRNA−miRNA−mRNA）。

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前沿和亮点研究

全转录组所获得的丰富的RNA组学信息可以用来开展更多的circRNA，sORF和小肽研究等。

小开放阅读框，Small open reading frames （smORFs/sORFs）一般指 ≤ 100 codons的一类开放阅读框，常常在蛋白组注释过程中被忽略。sORFs在许多生物，包括人类基因组中大量存在，并且成百上千个已被发现能够翻译小肽 ≤ 100 amino acids（SEPs），行使重要生物学功能。但是，大量sORFs的遗传学功能和进化学方面的作用仍存在着许多的未知。

小肽的生物学功能是多样的，主要包括：

1. 对传统蛋白的正/负调控，如胚胎发育（Toddler）、肌肉功能（MLN，DWORF，SPAR）、免疫相关（CCL和CXCL）、抗菌相关（chaperone DnaK）、干扰抑制转录因子（Id peptides）；

2. 与疾病表型相关（U2HR）；

3. 细胞质中促进线粒体加工（BCL-2）；

4. 在细胞间信息交流和内环境稳态的配体和激素以及信号传导相关的Pki蛋白激酶抑制剂；

5. 参与调控代谢等过程。

因此，系统地对小肽的研究有重要的研究价值。

小肽生物学功能