人血液外泌体circRNA、lncRNA和mRNA数据库
近日,复旦大学医学院上海肿瘤研究所黄胜林教授课题组在Nucleic Acids Research(IF=10.162)杂志上公布了他们开发的专门收录外泌体中各类长链RNA(mRNA、lncRNA及circRNA)的数据库:exoRBase。原文及数据库链接见文末。
大多数细胞均可分泌的纳米尺寸的膜泡——外泌体——含有能调节受体细胞行为的不同种类的RNA成分,可用作疾病的循环生物标志物。复旦大学医学院上海肿瘤研究所黄胜林教授课题组开发了一个可网络访问的数据库exoRBase(http://www.exoRBase.org),它是一个人血液外泌体的RNA-seq数据分析库,包含环状RNA(circRNA)、长非编码RNA(lncRNA)和信使RNA(mRNA)。另外,还列出了已发表文献的实验验证。exoRBase基于标准化的RNA-seq数据,包含正常个体和不同疾病患者来源的数据,特征在于RNA表达谱的整合和可视化。 exoRBase数据库的目的在于收集和表征人类血液外泌体中所有的长链RNA。exoRBase数据库的第一版包含58330个circRNAs、15501个lncRNAs和18333个mRNAs。并提供了相应的注释、表达水平和可能的来源组织。exoRBase数据库将帮助研究人员识别血液外泌体中的分子特征,并将引发新的外泌体生物标志物和人类疾病病理机制的发现。
该数据库第一版收录内容
exoRBase数据库的总体设计。所有RNA-seq原始数据均使用同样的生物信息学方法处理。在exoRBase中定量并注释了所有鉴定的circRNA、lncRNA和mRNA。exoRBase数据库的内容包括“浏览”、“搜索和可视化”、“下载”和“提交”。
下表:不同样本中检测的长链RNAs的数目
数据库网站截图。(A) 数据库导航栏,circRNA、lncRNA、mRNA可以分开浏览。(B) 以浏览lncRNA和mRNA为例,用户可以通过样品来源、基因类型、特异组织、表达的绝对丰度、相对丰度、是否已验证等进行筛选。(C) 搜索结果示例。
数据库搜索功能的概览。(A) 数据库的搜索部分。以搜索HULC和FGG为例。 (B) 所搜索基因的表达丰度线性图表。(C) 所搜索基因的表达丰度热图。(D) 所搜索基因的简要信息。(E) 所搜索基因的表达丰度等信息的表格。(F) 所搜索基因的详细信息。
近年来,高通量测序技术和细胞外囊泡快速发展。目前正在开发的一种有很有前景的方法是“液体活检”,其中包括用于生物标志物发现的外泌体。exoRBase是人血液外泌体RNA-seq数据的第一个资源,包含circRNA、lncRNA和mRNA三种长链RNA。同时也包含已经报道的实验验证的相关长链RNA。用户可以探索exoRBase并发现正常个体和不同疾病患者的RNA表达谱。该数据库为用户提供了通过定制浏览选项提取感兴趣的RNA的操作,例如在某些疾病中具有不同表达水平和/或来自特定组织的RNA。exoRBase数据库将帮助研究人员识别血液外泌体的分子特征。
随着后续RNA-seq数据的采用,该数据库将定期更新exoRBase,提供更多的外泌体RNA表达谱。exoRBase将提供更全面的有实验支持的数据的收集,并进一步开发整合和可视化的工具。
数据库链接:http://www.exoRBase.org
参考文献:
Shengli Li, Yuchen Li, Bing Chen, Jingjing Zhao, Shulin Yu, Yan Tang, Qiupeng, Zheng Yan Li, Peng Wang, Xianghuo He, Shenglin Huang. exoRBase: a database of circRNA, lncRNA and mRNA in human blood exosomes. Nucleic Acids Research, gkx891, https://doi.org/10.1093/nar/gkx891 Impact Factor=10.162
大家有没有想过为什么是黄胜林老师实验室发布的世界上第一个外泌体circRNA、lncRNA 和mRNA的数据库吗?如果大家还不知道2015年黄胜林研究员和何祥火研究员的Cell Research工作,建议大家了解一下下面这篇文献吧。该报道发现在外泌体里存在环状RNA,并且发现结直肠癌病人与正常人血清中exo-circRNA的差异。
Li Y., Zheng Q., Bao C., Li S., Guo W., Zhao J., Chen D., Gu J., He X., Huang S. Circular RNA is enriched and stable in exosomes: a promising biomarker for cancer diagnosis. Cell Res. 2015; 25:981–984.
科研学习班推荐 (点击详细了解):