LncRNA芯片分析：从筛选到网络构建

"LncRNA芯片分析涉及到一系列生物信息学步骤，用于研究非编码RNA（lncRNA）在不同条件下的表达变化及其潜在的功能。以下是分析的详细过程： 1. 归一化：在lncRNA芯片数据分析的初始阶段，会采用定量归一化（Quantile Normalization）方法，确保不同样本间的信号强度在同一分布水平，从而消除系统性的技术偏差。 2. 差异LncRNA筛选：lncRNA芯片包含lncRNA和mRNA的探针，筛选差异lncRNA的方法与筛选差异表达基因类似，通常会基于统计检验，如t-test、ANOVA或其变种，结合 fold change 来确定显著差异的lncRNA。 3. lncRNA重注释：由于lncRNA的数据库和注释相对不完整，筛选出的差异lncRNA需要进行重注释。这包括在基因组中扩展lncRNA的位置，以寻找附近的编码基因，这些基因可能与lncRNA的生物学功能有关。 4. 靶基因预测：预测lncRNA可能调控的mRNA是研究的重要部分。这通常涉及获取lncRNA和mRNA的序列，先使用BLAST进行初步匹配，然后通过RNAplex等工具进行更严格的筛选，以确定潜在的互作用。 5. lncRNA与靶基因共表达网络：构建lncRNA与其靶基因的共表达网络，有助于揭示lncRNA可能的调控模式。lncRNA作为方框，mRNA为圆形，通过连线表示可能的调控关系。节点大小表示调控mRNA的数量，反映lncRNA的调控影响力。 6. lncRNA与mRNA共表达分析：通过比较实验组和对照组中的lncRNA与mRNA表达模式，可以识别共同表达的基因对。至少需要3个生物学重复以确保结果的可靠性。 7. GO分析：对lncRNA靶基因进行GO富集分析，使用Fisher's Exact Test计算p值，可以了解lncRNA调控网络的生物学通路和功能类别。 通过上述分析，科学家可以深入理解lncRNA在生理和病理过程中的作用，为疾病诊断和治疗提供新的靶点和理论依据。"