Cirscan:一种闪亮的应用程序,用于识别差异活跃的海绵机制,并可视化circRNA-miRNA-mRNA网络
Rose-Marie Fraboulet1, Yanis Si Ahmed1, Marc Aubry2
1Univ Rennes, CNRS, INSERM, IGDR (Institut de Genetique et Developpement de Rennes) - UMR 6290, ERL U1305, Equipe Labellisée Ligue Nationale contre le Cancer, 35000, Rennes, France.
BMC bioinformatics
|February 2, 2024
概括
本研究介绍了Cirscan,这是一种工具,用于识别基因表达数据中的循环RNA (circRNA) 和microRNA (miRNA) 相互作用. 通过分析竞争性内源RNA (ceRNA) 网络,Cirscan帮助研究人员找到潜在的治疗点.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 分子生物学分子生物学
背景情况:
- 非编码RNAs,包括循环RNAs (circRNAs),在癌症等疾病发病过程中至关重要,但它们的功能尚未完全理解.
- circRNAs作为微RNA (miRNA) 的海绵,作为具有竞争力的内源RNA (ceRNA) 来调节miRNA目标基因表达.
- 现有的计算工具对于从用户特定的转录组数据中识别ce-circRNAs是有限的.
研究的目的:
- 开发一个交互式应用程序,Cirscan,用于推断circRNA-miRNA-mRNA网络.
- 在特定的生物条件下使用转录基因数据识别潜在的circRNA海绵机制.
- 为发现 ce-circRNA 相互作用提供可扩展的解决方案.
主要方法:
- Cirscan是一个交互式的Shiny应用程序,它从两个条件中分析多层次的人类转录表达数据.
- 它自动推断circRNA-miRNA-mRNA网络并使用"海绵分数"对子网络进行排名.
- 该分数整合了相互作用可靠性和表达水平,以优先考虑潜在的海绵机制.
主要成果:
- 在实例研究中,Cirscan成功地识别了已知的和新的circRNA海绵机制.
- 该应用程序将排名最高的海绵机制视为网络,并进行生物解释的丰富分析.
- 它可以大规模识别特定条件的circRNA海绵活动.
结论:
- 对于生物学家来说,Cirscan是一个有价值的工具,可以为实验验证优先考虑circRNA海绵机制.
- 它通过揭示关键的监管相互作用,有助于识别潜在的治疗点.
- 基于R的应用程序可以在GitLab上访问,促进协作研究和开发.


