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APA是一种重要的转录后调控，它识别不同的多聚腺苷酸化信号（PASs），产生具有不同3’-UTR的转录产物，从而影响一系列生物过程和功能。最近的研究表明，一些单核苷酸多态性（SNP）可能通过调节APA而促进肿瘤的发生和发展。然而，SNP和APA在人类癌症中的相关性在很大程度上仍然未知。华中农业大学的龚静教授研究团队开发了SNP2APA数据库（http://gong_lab.hzau.edu.cn/SNP2APA/）来提高我们对人类癌症中基因变异和APA的理解。SNP2APA数据库的开发者来自华中农业大学，数据库相关文章（PMID: 31511885）于2020年1月发表在Nucleic Acids Research期刊（2020IF=16.971）上。截至2021-08-14该数据库相关文章已引用7次（数据来源：PubMed）。开发者们使用来自TCGA和TC3A的9082个样本的基因型和APA数据，系统地鉴定了影响32种癌症类型APA事件的SNP，并将其定义为APA数量性状位点（APA quantitative trait loci，apaQTL）。结果，共鉴定出467942个顺式apaQTL和30721个反式apaQTL。通过整合APAQTL与生存和全基因组关联研究（GWAS）数据，开发者们进一步确定了2154个与患者生存时间相关的apaQTL和151342个位于GWAS基因座的apaQTL。此外，开发者们还利用PAS基序预测工具设计了一个在线工具来预测SNP对PAS的影响。根据前面提到的数据库的流程，我们知道该数据库就主要包括了以下四种数据类型：顺式apaQTL（cis-apaQTLs）、反式apaQTL（trans-apaQTLs）、生存相关的apaQTL（survival apaQTLs）和位于GWAS基因座的apaQTL（GWAS-apaQTLs）。这里显示了不同apaQTL的数量以及其在32种癌种中的分布情况。页面显示了该数据库的cis-apaQTLs的筛选条件，即FDR<0.05并且|r|≥0.3。首先在癌种的下拉菜单选择相应的癌种（这里选择的是乳腺癌BRCA）。只输入癌种信息，我就就会得到一个包含了所有顺势apaQTL在该癌种中的列表。该表一共有11列，从左至右依次为癌种、SNP ID、SNP位置、等位基因、APA事件、APA的基因名、APA位置、beta值（是数据库线性回归统计后的数值）、P值、r值和浏览。
