معلومة

ما هي أفضل البرامج لتحليل RNA الدائري؟

ما هي أفضل البرامج لتحليل RNA الدائري؟



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

مرحبًا ، لقد بدأت للتو مع المعلوماتية الحيوية وأود أن أعرف البرامج الأفضل لمهمة العثور على سيرنا (RNA الدائري) في تسلسل الأنسجة وأنواع خلوية مختلفة. لقد سمعت عن أداة العثور على سيرنا ، والعثور على Circ ، و CIRCexplorer ، و CIRI ، و MapSplice ، وكلها برامج مختلفة للعثور على سيرنا ، لكنني حقًا لا أعرف أيها هو الأكثر استخدامًا وسهل الاستخدام ، وأيها أكثر دقة من أجله العثور على سيرنا.


وفقًا لآخر ورقة بحثية (https://doi.org/10.1093/bib/bbx014) ، يُظهر CIRI2 أداءً متوازنًا في الحساسية و FDR.

"تم استخدام طرق الكشف الحسابي على نطاق واسع في الدراسات التي أجريت على التولد الحيوي ووظيفة الحمض النووي الريبي الدائري (الحلقات). ومع ذلك ، أظهرت جميع الأدوات الحالية عيوبًا في جوانب معينة من اكتشاف الحمض النووي الريبي. هنا ، نقترح أداة كشف متعددة الخيوط محسنة ، CIRI2 ، والتي استخدمت تقديرًا أقصى للاحتمالية مُكيَّفًا استنادًا إلى مطابقة البذور المتعددة لتحديد قراءات الوصلات ذات التقسيم الخلفي ولتصفية الإيجابيات الخاطئة المستمدة من التسلسلات المتكررة وأخطاء الخرائط. لقد أنشأنا معايير تقييم موضوعية بناءً على بيانات حقيقية من عينات RNase R المعالجة وبشكل منهجي مقارنة 10 أدوات كشف دائرية ، مما يدل على أن CIRI2 تفوق في الأداء على الإصدار السابق CIRI وجميع الأدوات الأخرى المستخدمة على نطاق واسع ، والتي تتميز بحساسية متوازنة بشكل ملحوظ وموثوقية ومدة واستخدام ذاكرة الوصول العشوائي. "


ما هي أفضل البرامج لتحليل RNA الدائري؟ - مادة الاحياء

يتم توفير جميع المقالات المنشورة بواسطة MDPI على الفور في جميع أنحاء العالم بموجب ترخيص وصول مفتوح. لا يلزم الحصول على إذن خاص لإعادة استخدام كل أو جزء من المقالة المنشورة بواسطة MDPI ، بما في ذلك الأشكال والجداول. بالنسبة للمقالات المنشورة بموجب ترخيص Creative Common CC BY ذي الوصول المفتوح ، يمكن إعادة استخدام أي جزء من المقالة دون إذن بشرط الاستشهاد بالمقال الأصلي بوضوح.

تمثل الأوراق الرئيسية أكثر الأبحاث تقدمًا مع إمكانات كبيرة للتأثير الكبير في هذا المجال. يتم تقديم الأوراق الرئيسية بناءً على دعوة فردية أو توصية من المحررين العلميين وتخضع لمراجعة الأقران قبل النشر.

يمكن أن تكون ورقة الميزات إما مقالة بحثية أصلية ، أو دراسة بحثية جديدة جوهرية غالبًا ما تتضمن العديد من التقنيات أو المناهج ، أو ورقة مراجعة شاملة مع تحديثات موجزة ودقيقة عن آخر التقدم في المجال الذي يراجع بشكل منهجي التطورات الأكثر إثارة في العلم. المؤلفات. يوفر هذا النوع من الأوراق نظرة عامة على الاتجاهات المستقبلية للبحث أو التطبيقات الممكنة.

تستند مقالات اختيار المحرر على توصيات المحررين العلميين لمجلات MDPI من جميع أنحاء العالم. يختار المحررون عددًا صغيرًا من المقالات المنشورة مؤخرًا في المجلة والتي يعتقدون أنها ستكون مثيرة للاهتمام بشكل خاص للمؤلفين أو مهمة في هذا المجال. الهدف هو تقديم لمحة سريعة عن بعض الأعمال الأكثر إثارة المنشورة في مجالات البحث المختلفة بالمجلة.


خلفية

شهدت السنوات العشرين الماضية تقدمًا كبيرًا في دراسة الحمض النووي الريبي [1،2]. ثبت أن نسبة كبيرة من RNAs المعروفة تقوم بوظائف بيولوجية مهمة متنوعة. Circular RNA (CircRNA) ، أحد أحدث RNAs النجمية ، هو جزيء RNA له نهايات مرتبطة تساهميًا في دائرة تم اكتشافها في جميع مجالات الحياة بأحجام ومصادر مختلفة [3-8]. بينما كان يُنظر إلى الجزيئات الحلقية في حقيقيات النوى غالبًا على أنها ضوضاء نسخية ، مثل منتجات أحداث الربط الخاطئ [9] ، أثبتت الدراسات الحديثة باستخدام تحليل بيانات RNA-seq عالي الإنتاجية والتحقق التجريبي المقابل أنها تمثل في الواقع فئة وفيرة ومستقرة و RNAs في كل مكان في الحيوانات [١٠-١٣]. تشير وفرتها العالية وحفظها التطوري بين الأنواع إلى وظائف مهمة ، وكشفت الدراسات لاحقًا أن مجموعة فرعية منها تعمل كإسفنج الحمض النووي الريبي الدقيق [11 ، 14]. ومع ذلك ، لا تزال وظائف غالبية الجزيئات الحلقية غير معروفة وهناك عدد قليل من النماذج لآليات تكوينها ، مما يمنع التحقق التجريبي من النموذج لحل لغز الدائرة.

يرجع جهلنا بشأن الجزيئات الحلقية جزئيًا إلى عدم كفاية بيانات التسلسل التي تهدف تحديدًا إلى اكتشاف الحمض النووي الريبي. على عكس ندرة مجموعات البيانات هذه ، تم إنشاء كميات كبيرة من بيانات RNA-seq باستخدام تقنية التسلسل عالية الإنتاجية. تم اعتماد تحليل الجزيئات الحلقية التي تم تحديدها من بيانات RNA-seq الهائلة جنبًا إلى جنب مع بيانات التسلسل المتولدة من عينات إضافية في العديد من الدراسات [11 ، 13] ومن المحتمل أن تظل نهجًا شائع الاستخدام في مزيد من الدراسات حول الجزيئات الحلقية. وبالتالي ، تصبح أداة حسابية شاملة لتحديد غير متحيز للرنا الريباسي من مجموعات بيانات RNA-seq المختلفة ضرورية. ومع ذلك ، فإن تطوير أداة الكشف هذه صعب بسبب عدم انتظام مجموعات بيانات RNA-seq والطبيعة المعقدة لنسخ حقيقيات النوى: (1) نسبة كبيرة من CircRNAs لها وفرة منخفضة نسبيًا مقارنة بنظيراتها الخطية [10) ، 15] ، بينما تم إنشاء معظم بيانات تسلسل الحمض النووي الريبي بدون خطوة تخصيب الدائرة ، مثل معالجة RNase R ، مما يجعل من الصعب التمييز بدقة بين الحمض النووي الريبي والإيجابيات الكاذبة الناتجة عن الضوضاء في بيانات تسلسل الحمض النووي الريبي (2) التعليقات التوضيحية الحالية للمرجعية استندت الجينومات بشكل أساسي إلى تحليلات نصوص الحمض النووي الريبي الخطي ، والتي لا تنطبق على تحديد الحمض النووي الريبي ، وغالبًا ما تحتوي الكائنات غير النموذجية على شرح جيني غير مكتمل أو حتى تفتقر إلى الشرح الجيني (3) تختلف أطوال القراءة في مجموعات بيانات التسلسل المختلفة ، والتي تتحدى التحديد غير المتحيز لـ قد تولد تعقيدات الحمض النووي الريبي (iv) الخاصة بنسخ حقيقيات النوى نصوصًا غير قانونية أخرى ، مثل الوهب والجينات الاندماجية ، حيث يقرأ المقابل سيم. على غرار التقاطعات الدائرية ، قد تؤدي إلى اكتشافات خاطئة.

لذلك ، تم تطوير الخوارزميات الحالية لاكتشاف الحمض النووي الريبي بشكل أساسي لمجموعات بيانات معينة ، مما يحد من فائدتها كنهج عالمي. في عام 2012 ، سالزمان وآخرون. [13] اقترح خوارزمية تعتمد على التعليق التوضيحي حيث تم الكشف عن رنا الحلقات بناءً على محاذاة القراءات إلى قاعدة بيانات مخصصة لحدود exon المشروحة. قاموا أيضًا بتحسين الخوارزمية في تقرير أحدث عن طريق إضافة ترشيح يتم التحكم فيه بمعدل الاكتشاف الخاطئ (FDR) استنادًا إلى إحصائيات درجات جودة المحاذاة [10]. ومع ذلك ، فإن نهجهم يستلزم شرحًا توضيحيًا ، وبالتالي لا ينطبق على الأنواع التي تم شرحها بشكل غير كامل. إلى جانب ذلك ، قد لا يكون الترشيح المستند إلى الإحصائيات فعالاً في مناطق التغطية المنخفضة أو معظم بيانات RNA-seq التي لا يتم تسلسلها بعمق كافٍ. Memczak وآخرون. [11] تستخدم إشارات الربط GT-AG المرافقة لـ exons كمرشح لـ من جديد تحديد الجزيئات الحلقية مؤخرًا ، تم استخدام خط أنابيب مماثل للبحث عن جزيئات الحمض النووي الريبي المرشح الإسفنجية الدقيقة [16]. ومع ذلك ، تعتمد كلتا الخوارزميتين محاذاة من جزأين للقراءات المنقسمة ، مما قد يؤدي إلى عدم القدرة على اكتشاف أنواع معينة من الحمض النووي الريبي مع محاذاة أكثر تعقيدًا (على سبيل المثال ، الرنا الحلقي القصير المرافقة للإكسون). علاوة على ذلك ، فإن استراتيجية الترشيح المستخدمة في هذه الخوارزميات غير كافية لإزالة الإيجابيات الخاطئة. جيك وآخرون. [12] اعتمدت إستراتيجية أخرى ، والتي تقارن نتائج التسلسل غير المعالجة والمعالجة بالـ RNase لتأكيد وجود مرشحين للدواء الدائري وإزالة الإيجابيات الكاذبة. هذا النهج حساس وقادر على تقدير الوفرة النسبية للحلقات الحلقية. ومع ذلك ، قد يؤدي إلى تحيز منهجي في إجراء التخصيب ، كما أنه لا ينطبق على غالبية بيانات RNA-seq المتاحة حاليًا والتي تم إنشاؤها بدون تخصيب CircRNA.

بالمقارنة مع خوارزميات الكشف عن الحمض النووي الريبي ، فإن خوارزميات رسم الخرائط لها تاريخ أطول بكثير من التطور ، وبعضها مصمم خصيصًا للمحاذاة المنقسمة والمحلية. تنفذ BWA-MEM [17] محاذاة محلية عن طريق البذر بأقصى قدر من التطابقات الدقيقة والامتداد باستخدام خوارزمية الفجوة الأفينية ، والتي توفر سرعة عالية ودقة عالية. تستخدم خوارزمية أخرى ، segemehl [18] ، مصفوفة لاحقة محسّنة للبذر وتم الإبلاغ عن تفوقها على منافسيها في اكتشاف موقع لصق. نظرًا لأن الجزيئات الحلقية تتميز بوصلات دائرية ، والتي تشبه الربط وعادة ما تنتج محاذاة متعددة أثناء قراءة الخرائط ، فقد توفر خوارزميات التعيين الناضجة تحسينات كبيرة في الدقة والكفاءة وقد تجعل الكشف غير المتحيز للرنا الحلقي ممكنًا. في الواقع ، يلخص البرنامج النصي الإضافي في segemehl ويبلغ عن تقاطعات المرشحين الدائرية بالإضافة إلى مواقع لصق. ومع ذلك ، من دون استراتيجيات لتحديد السمات المتسلسلة الخاصة بالحكايات الحلقية ، فإن كميات كبيرة من الإيجابيات الكاذبة لا مفر منها.

في هذه المقالة ، نقدم أداة حسابية شاملة لتحديد هوية الحمض النووي الريبي والتعليق التوضيحي من قراءات تسلسل الحمض النووي الريبي. على النقيض من الخوارزميات الأخرى التي تعتمد على التخصيب في التعليقات التوضيحية أو CircRNA ، تستخدم هذه الطريقة خوارزمية جديدة تعتمد على الكشف عن إشارة القطع المتزاوج (PCC) في محاذاة / خريطة التسلسل (SAM) الخاصة بـ BWA-MEM جنبًا إلى جنب مع التصفية المنهجية لإزالة الإيجابيات الخاطئة . يُظهر تطبيق الخوارزمية الخاصة بنا على بيانات التسلسل الحالية والمولدة حديثًا في هذه الدراسة جنبًا إلى جنب مع التحقق التجريبي موثوقيتها وإمكانية إجراء مزيد من الدراسات حول الحمض النووي الريبي.


مقدمة

Circular RNA (circRNA) هي فئة من RNA غير المشفر تم اكتشافها منذ عقود [1] ومع ذلك ، تم التعرف على وفرتها ووجودها في كل مكان في حقيقيات النوى مؤخرًا فقط [2-5] بسبب تقدم الجيل التالي من تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA-Seq ). على الرغم من أنه يبدو أنه لا يزال يتعين اكتشاف العديد من الجزيئات الحلقية ، إلا أن الدراسات المستمرة تستمر في إثبات الوظائف المهمة للحلقات في فسيولوجيا الخلية [6-11]. على سبيل المثال ، إسفنجة RNA دائرية معروفة لـ مير -7 (سيرس -7) ، والذي ينشأ من الفقاريات المرتبطة بالتنكس المخيخي 1 (CDR1) نسخة مضادات المعنى ، لديها القدرة على العمل كإسفنجة microRNA (ميرنا). يتم التعبير عنها بشكل كبير في خلايا دماغ الإنسان والفأر [2 ، 12]. نظرا لحيازتها على أكثر من 60 مير -7 مواقع الربط [2 ، 13] ، يُقترح منع ربط مير -7 لهدفها mRNAs. يُشتق سيرنا آخر يمكن أن يعمل أيضًا كإسفنجة ميرنا من منطقة تحديد جنس الفئران Y (آسف) الجين هو سيرنا خاص بالخصية ، يمتلك 16 موقعًا مستهدفًا ميل 138 في الفأر [13]. وظيفة أخرى مقترحة للحلقات الحلقية هي أنها تؤثر على تنظيم الجينات من خلال التنافس مع التضفير الخطي على استخدام مواقع لصق أثناء عملية النسخ المشترك ، مما يؤدي إلى تغيير في مستوى التعبير الجيني [14 ، 15]. على الرغم من أن معظم الجزيئات الحلقية تأتي من exons ، إلا أن هناك أيضًا جزيئات دائرية تحتوي على intron. يُذكر أنها تتركز بشكل كبير في النواة [16 ، 17]. ومن المثير للاهتمام أن الأدلة تشير إلى أن هذه الحلقات الحلقية التي تحتوي على إنترون تمكن من تنظيم نسخ الجينات في رابطة الدول المستقلة. على وجه التحديد ، يمكنهم تعزيز نشاط نسخ RNA polymerase II (Pol II) لجيناتهم الأبوية ، على الرغم من أن الآلية الأساسية لا تزال غير مفهومة تمامًا [16 ، 17]. تتميز الجزيئات الحلقية (CircRNA) بأنها غير خطية ، حيث يهاجم مانح لصق متقبل المنبع ، مكونًا بنية دائرية مغلقة تساهميًا [1 ، 2 ، 4 ، 12 ، 18-20]. هذه الخاصية تمنحهم القدرة على الهروب من هضم نوكلياز خارجي ، مما يمكنهم من البقاء لفترة أطول في الخلية من نظرائهم الخطيين [3 ، 21 ، 22]. تشير هذه الميزة إلى جانب انتشارها في كل مكان في الأنسجة السرطانية [23 ، 24] ، واللعاب [25 ، 26] ، والدم [27-29] ، والإكسوزومات [30 ، 31] إلى أن الجسيمات الحلقية واعدة كمؤشرات حيوية للأمراض. من ناحية أخرى ، فإن هيكلها الدائري يعمل أيضًا كعنصر أساسي لاكتشاف الحمض النووي الريبي. على وجه التحديد ، يقرأ تقاطع backsplicing داخل الهيكل المقدم في بيانات RNA-Seq ، مما يسهل تحديد الجينوم لأنواع RNA هذه ، على الرغم من وجود آليات أخرى مثل الازدواج الترادفي الجيني ، أو تبديل القالب أثناء تضخيم PCR ، أو الربط بين السلائف mRNAs (قبل -mRNAs) يمكن أيضًا أن تولد مثل هذه القراءات [7 ، 19] وتعقد عملية الكشف. لحل هذه المشكلة ، Jeck et al. [3] طور استراتيجية كيميائية حيوية تسمى CircleSeq والتي تتضمن معالجة العينات باستخدام نوكلياز خارجي يهضم الحمض النووي الريبي الخطي ولكنه يحافظ على الحمض النووي الريبي (RNase R). ومع ذلك ، فقد تم التأكيد على أن مقاومة RNase R وحدها لا يمكن استخدامها لتحديد ما إذا كان الشكل الإسوي دائريًا أم لا ، لأنه تم العثور على بعض الجسيمات الحلقية لتكون عرضة لهذا نوكلياز خارجي [3 ، 19 ، 32 ، 33]. تم الإبلاغ عن تعبير CircRNA ليكون خاصًا بالأنسجة / خطوط الخلايا المختلفة ومراحل النمو [32-35]. على الرغم من حقيقة أن بعض الجزيئات الحلقية قد تم التحقق منها تجريبياً ليتم التعبير عنها بوفرة ، حتى بدرجة أعلى من نظيراتها الخطية ، يتم التعبير عن الغالبية العظمى منها عادةً عند مستويات منخفضة [3 ، 32 ، 36]. لا يشكل هذا تحديًا آخر لتحديد هويتهم فحسب ، بل يثير أيضًا شكوكًا حول وظائفهم ، مشيرًا إلى أن الغالبية منهم قد تكون نواتج ثانوية خاملة من التضفير غير الكنسي لما قبل الرنا المرسال [3 ، 32].

لقد أتاح ظهور تقنية تسلسل الجيل التالي عالية الإنتاجية تسلسل مئات الملايين من القراءات القصيرة ، وتوفر دقة زوج القاعدة الفردي طريقة دقيقة وفعالة لتحديد الحمض النووي الريبي. يمكن الكشف عن الدوائر الحلقية من بيانات RNA-Seq باستخدام حزم البرامج المختلفة. هناك ما يقرب من 11 أداة مختلفة تم تطويرها لهذا الغرض. ومع ذلك ، على الرغم من تطوير هذه المجموعة من الأدوات الحسابية ، لم يتم إجراء تقييمات منهجية لأدائها. على الرغم من بذل بعض المحاولات لمقارنة العديد من هذه الحزم [7 ، 37] وتم تضمين بعض المقارنات في الأوراق من قبل أولئك الذين طوروا هذه الأدوات [33 ، 38-42] ، تم استخلاص استنتاجات مختلفة فيما يتعلق بأدائهم ، بسبب مجموعات فرعية مختلفة من الأدوات التي تتم مقارنتها ، أو تطبيق استراتيجيات تصفية مختلفة ، أو مجموعات بيانات متنوعة قيد الاستخدام ، من بين أمور أخرى. حقيقة أن بعض الجزيئات الحلقية معرضة للنويدات الخارجية ويتم التعبير عن معظمها عند مستويات منخفضة يعني أن هناك تحيزًا متأصلًا في التصفية لمرشحات CircRNA الموثوقة بناءً على مقاومة RNase R و / أو اختيار الوصلة الخلفية التي تقرأ فوق وفرة محددة عتبة [33 ، 43]. على سبيل المثال ، مؤخرًا ، Hansen et al. وجدت أنه عند التركيز على أفضل 100 مرشح تم التعبير عنهم بأداة واحدة فقط ، فإن عددًا كبيرًا (77٪ -88٪) من المرشحين الذين تنبأت بهم 3 أدوات من أصل 5 تم تقييمهم سيكونون مؤهلين كأدوات فنية ، بناءً على المعايير من مقاومة RNase R [37].


العمود الفقري لبحثك العلمي

زيادة كفاءة العملية وتحسين التعاون من خلال منظمة سهلة الاستخدام قائمة على المجلدات وقاعدة بيانات مشتركة متكاملة بسلاسة. سحب وإفلات بسيط لاستيراد وتصدير عدد كبير من تنسيقات الملفات الشائعة بما في ذلك GenBank و SnapGene و FASTQ.

التخصيص

قم بتوسيع وظائف Geneious Prime من خلال مجموعتنا من المكونات الإضافية المتاحة للتجميع والمحاذاة وعلم الوراثة وأكثر من ذلك. تكامل مع الأنظمة الحالية وأضف الخوارزميات المخصصة الخاصة بك باستخدام واجهة برمجة تطبيقات قابلة للتشغيل البيني بشكل كبير.

التشغيل الآلي

قم بإنشاء تدفقات العمل المؤتمتة الخاصة بك أو استخدم تدفقات العمل المدمجة لزيادة الكفاءة وتقليل الخطأ البشري. أتمتة عمليات البحث في قاعدة البيانات الخارجية لتلقي أحدث المعلومات باستمرار حول الجينومات والتسلسلات وهياكل البروتين.

التعاون

نحن نهتم كثيرًا بإيجاد طرق جديدة لإنجاز العلوم بشكل أسرع وأكثر كفاءة. يعمل فريق التطوير لدينا باستمرار على مدار العام لضمان تشغيل Geneious Prime بشكل جميل وهناك دائمًا إصدار جديد قريبًا.


إن طرق التسلسل الأحادي المذكورة أعلاه لها مهمة صعبة في اكتشاف عينة صغيرة من الهياكل الثانوية المعقولة من مساحة كبيرة من الهياكل المحتملة. من الطرق الجيدة لتقليل حجم الفضاء استخدام الأساليب التطورية. من المرجح أن تكون الهياكل التي حفظها التطور هي الشكل الوظيفي. الأساليب أدناه تستخدم هذا النهج.

  1. ^عدد التسلسلات: & ltany | عدد & GT.
  2. ^انتقام: يتوقع محاذاة ، & ltinput | نعم | لا & GT.
  3. ^بنية: يتوقع الهيكل ، & ltinput | نعم | لا & GT.
  4. ^العقد:التنبؤ الكاذب ، & ltyes | لا & GT.

يستخدم RNAsnap2 شبكة عصبية تلافيفية متوسعة ذات ميزات تطورية تم إنشاؤها من BLAST + INFERNAL (مثل RNAsol) واحتمالات الاقتران الأساسي المتوقعة من LinearPartition كمدخل للتنبؤ بإمكانية الوصول إلى مذيب RNA. أيضًا ، يمكن للنسخة أحادية التسلسل من RNAsnap2 أن تتنبأ بإمكانية الوصول إلى المذيبات لتسلسل إدخال RNA معين دون استخدام المعلومات التطورية. مصدر الرمز

يستخدم متنبئ RNAsol خوارزمية التعلم العميق LSTM أحادية الاتجاه مع المعلومات التطورية التي تم إنشاؤها من BLASTN + INFERNAL والبنية الثانوية المتوقعة من RNAfold كمدخل للتنبؤ بإمكانية الوصول إلى مذيب RNA. مصدر الرمز

تعمل العديد من ncRNAs من خلال الارتباط بـ RNAs الأخرى. على سبيل المثال ، تنظم miRNAs التعبير الجيني لترميز البروتين عن طريق الارتباط بـ UTRs 3 ، وتوجه الحمض النووي الريبي النووي الصغير تعديلات ما بعد النسخ عن طريق الارتباط بـ rRNA و U4 spliceosomal RNA و U6 spliceosomal RNA مع بعضها البعض مكونًا جزءًا من spliceosome والعديد من RNAs البكتيرية الصغيرة ينظم التعبير الجيني عن طريق التفاعلات المضادة للحساسية على سبيل المثال GcvB و OxyS و RyhB.

اسم وصف التركيب الجزيئي مقارنة وصلة مراجع
المفترس RNA يستخدم RNApredator نهج برمجة ديناميكي لحساب مواقع تفاعل RNA-RNA. نعم لا قاعدة بيانات للانترنت [93]
غوغل أداة مساعدة للتحديد السريع لمطابقات RNA-RNA مع التهجين المثالي عبر الاقتران الأساسي A-U و C-G و G-U. لا لا قاعدة بيانات للانترنت [94]
IntaRNA تنبؤ فعال للهدف يتضمن إمكانية الوصول إلى المواقع المستهدفة. نعم لا خادم الويب الخاص بـ sourcecode [95] [96] [97] [98] [99]
كوبرا أداة للتنبؤ الهدف sRNA. يحسب تنبؤات الجينوم بالكامل عن طريق مزيج من تنبؤات الجينوم الكامل المتميز IntaRNA. نعم نعم خادم الويب الخاص بـ sourcecode [100] [96]
نعناع أداة تلقائية لتحليل الهياكل ثلاثية الأبعاد لجزيئات الحمض النووي الريبي والحمض النووي ، ومسارات الديناميكيات الجزيئية كاملة الذرة أو مجموعات التشكل الأخرى (مثل الأشعة السينية أو الهياكل المشتقة من الرنين المغناطيسي النووي). لكل تشكيل من الحمض النووي الريبي أو الحمض النووي ، تحدد MINT شبكة الترابط الهيدروجيني التي تحل أنماط الاقتران الأساسية ، وتحدد أشكال البنية الثانوية (الحلزونات ، والوصلات ، والحلقات ، وما إلى ذلك) والعقدة الكاذبة. يقدّر أيضًا طاقة التراص والتفاعلات الفوسفاتية مع قاعدة الأنيون. نعم لا خادم الويب الخاص بـ sourcecode [101]
نوباك يحسب وظيفة التقسيم غير المحددة الكاملة للخيوط المتفاعلة في محلول مخفف. لحساب التركيزات ، و mfes ، واحتمالات الاقتران الأساسي للمجمعات المرتبة تحت مستوى تعقيد معين. يحسب أيضًا وظيفة التقسيم والتثبيت الأساسي للخيوط المفردة بما في ذلك فئة الهياكل ذات العقد الكاذب. كما يتيح تصميم المجمعات المرتبة. نعم لا نوباك [102]
OligoWalk / RNAstructure يتنبأ بهياكل ثانوية ثنائية الجزيء مع أو بدون بنية جزيئية. يتنبأ أيضًا بتقارب التهجين للحمض النووي القصير مع هدف الحمض النووي الريبي. نعم لا [1] [103]
بيرنا يحسب وظيفة التقسيم والديناميكا الحرارية لتفاعلات RNA-RNA. إنه يأخذ في الاعتبار جميع الهياكل الثانوية المشتركة الممكنة لاثنين من الأحماض النووية المتفاعلة التي لا تحتوي على عقدة كاذبة أو عقدة كاذبة تفاعلية أو متعرجة. نعم لا لينوكسبيناري [104]
RNAripalign لحساب وظيفة التقسيم والديناميكا الحرارية لتفاعلات RNA-RNA بناءً على المحاذاة الهيكلية. يدعم أيضًا التنبؤ بتفاعل RNA-RNA للتسلسلات الفردية. إنه ينتج هياكل دون المستوى الأمثل بناءً على توزيع Boltzmann. إنه يأخذ في الاعتبار جميع الهياكل الثانوية المشتركة الممكنة لاثنين من الأحماض النووية المتفاعلة التي لا تحتوي على عقدة كاذبة أو عقدة كاذبة تفاعلية أو متعرجة. نعم لا [2] [105]
RactIP التنبؤ السريع والدقيق لتفاعل RNA-RNA باستخدام برمجة عدد صحيح. نعم لا خادم الويب الخاص بـ sourcecode [106]
RNAaliduplex استنادًا إلى RNAduplex مع مكافآت للمواقع المشتركة لا نعم مصدر الرمز [17]
RNAcofold يعمل كثيرًا مثل RNAfold ، ولكنه يسمح بتحديد تسلسلين من RNA يُسمح لهما بعد ذلك بتشكيل بنية باهتة. نعم لا مصدر الرمز [17] [107]
RN يحسب الهياكل الثانوية المثلى ودون الأمثل للتهجين. يتم تبسيط الحساب من خلال السماح فقط بأزواج القواعد بين الجزيئات. لا لا مصدر الرمز [17]
هجين أداة للعثور على الحد الأدنى من تهجين الطاقة الحرة للحمض النووي الريبي الطويل والقصير (≤ 30 nt). لا لا المصدر ، خادم الويب [108] [109]
RNAup يحسب الديناميكا الحرارية لتفاعلات RNA-RNA. يتحلل ارتباط RNA-RNA إلى مرحلتين. (1) أولاً ، يتم حساب احتمال بقاء الفاصل الزمني للتسلسل (مثل موقع الربط) غير متزاوج. (2) ثم يتم حساب طاقة الربط نظرًا لعدم ازدواج موقع الربط على أنه الأمثل لجميع أنواع الارتباطات الممكنة. نعم لا مصدر الرمز [17] [110]

يتضمن الجدول أدناه التفاعلات التي لا تقتصر على UTR.

اسم وصف عبر الأنواع التركيب الجزيئي مقارنة وصلة مراجع
كومتار أداة ويب للتنبؤ بأهداف ميرنا تعتمد بشكل أساسي على الحفاظ على التنظيم المحتمل في الأنواع النباتية. نعم لا لا أداة الويب [111]
RNA22 يوفر الرابط الأول (التنبؤات المحسوبة مسبقًا) تنبؤات RNA22 لجميع نصوص تشفير البروتين في الإنسان والفأر والدودة المستديرة وذبابة الفاكهة. يسمح بتصور التنبؤات داخل خريطة cDNA وأيضًا العثور على نصوص حيث أهداف miR متعددة ذات أهمية. يجد رابط موقع الويب الثاني (التسلسلات التفاعلية / المخصصة) أولاً مواقع ربط microRNA المفترضة في تسلسل الاهتمام ، ثم يحدد microRNA المستهدف. يتم توفير كلتا الأداتين من قبل مركز الطب الحسابي في جامعة توماس جيفرسون. نعم لا لا متواليات تفاعلية / مخصصة للتنبؤات المحسوبة مسبقًا [112]
هجين أداة للعثور على الحد الأدنى من تهجين الطاقة الحرة للحمض النووي الريبي الطويل والقصير (≤ 30 nt). نعم لا لا المصدر ، خادم الويب [108] [109]
miRBooking يحاكي وضع القياس المتكافئ لعمل microRNAs باستخدام مشتق من خوارزمية Gale-Shapley للعثور على مجموعة مستقرة من الازدواج. يستخدم عمليات القياس الكمي لاجتياز مجموعة أزواج mRNA و microRNA وتكامل البذور لترتيب المواقع وتعيينها. نعم لا لا المصدر ، خادم الويب [113]

تنظم MicroRNAs التعبير الجيني لترميز البروتين من خلال الارتباط بـ UTRs 3 ، وهناك أدوات مصممة خصيصًا للتنبؤ بهذه التفاعلات. لتقييم طرق التنبؤ المستهدفة على البيانات التجريبية عالية الإنتاجية ، انظر (Baek وآخرون.، Nature 2008)، [114] (Alexiou وآخرون.، Bioinformatics 2009)، [115] أو (Ritchie et al.، Nature Methods 2009) [116]


تحليل شامل للحمض النووي الريبي الدائري المعبر عنه تفاضليًا في المرضى الذين يعانون من كسر انضغاط العمود الفقري هشاشة العظام

هدف. تم العثور على RNAs الدائرية (CircRNAs) للمساهمة في تنظيم العديد من الأمراض ويتم التعبير عنها بكثرة في الكائنات الحية المختلفة. تهدف الدراسة الحالية إلى التوصيف المنهجي لمحات التعبير عن الحمض النووي الريبي في المرضى الذين يعانون من كسر انضغاط العمود الفقري هشاشة العظام (OVCF) والتنبؤ بالوظائف المحتملة للشبكات التنظيمية المرتبطة بهذه الدوائر المعبر عنها تفاضليًا. أساليب. تم استكشاف ملف تعريف تعبير CircRNA في المرضى الذين يعانون من الشيخوخة OVCF باستخدام تسلسل الحمض النووي الريبي. تم إجراء التنبؤ بمسارات الإشارات المخصبة وشبكات CircRNA-miRNA عن طريق تحليل المعلوماتية الحيوية. تم استخدام تفاعل البوليميراز المتسلسل الكمي في الوقت الحقيقي للتحقق من صحة الدوائر المتكاملة المعبر عنها تفاضليًا من 20 مريضًا مصابًا بالشيخوخة OVCF بالنسبة إلى 20 عنصر تحكم صحي متطابق. نتائج. تم تحديد ما مجموعه 884 من الجزيئات الحلقية المعبر عنها تفاضليًا ، منها 554 تم تنظيمها و 330 خاضعة للتنظيم. تم توقع أفضل 15 مسارًا للإشارة مرتبطة بهذه الجسيمات الحلقية المعبر عنها تفاضليًا. كانت نتيجة qRT-PCR للدوائر المختارة متوافقة مع تسلسل الحمض النووي الريبي. الاستنتاجات. يتم التعبير عن الحمض النووي الريبي بشكل تفاضلي في المرضى الذين يعانون من الشيخوخة OVCF ، والتي قد تسهم في الآلية الفيزيولوجية المرضية لهشاشة العظام الشيخوخة.

1 المقدمة

كانت هشاشة العظام أكثر اضطرابات العظام المرتبطة بالعمر شيوعًا والتي تتميز بانخفاض كثافة المعادن في العظام (BMD) وتدهور البنية الدقيقة مع زيادة هشاشة العظام والتعرض اللاحق للكسور [1 ، 2]. غالبًا ما يعاني كبار السن المصابون بهشاشة العظام من كسر هشاشة ، مما سيؤثر بشكل ملحوظ على نوعية حياتهم ويزيد من العبء الاقتصادي الأسري [3]. مع شيخوخة السكان ، ازداد هذا العبء بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك ، يرتبط كل كسر منخفض الطاقة بزيادة خطر حدوث كسر لاحق ، مما يشير إلى ارتفاع مخاطر النتائج السيئة ، وهذا الخطر أعلى لدى الرجال منه لدى النساء في كبار السن [4]. على الرغم من ضرره الشديد ، فإن هشاشة العظام عادة ما تكون بدون أعراض إكلينيكية في المرحلة المبكرة ، ويتم تجاهلها دائمًا حتى حدوث كسر الهشاشة الأول. سريريًا ، يمكن تقسيم هشاشة العظام الأولية إلى هشاشة العظام بعد سن اليأس وهشاشة العظام الشيخوخة. يتميز مرض هشاشة العظام الخرف ، وهو مرض تنكسي شائع مرتبط بالعمر ، بضعف تكوين العظام بشكل أساسي مع حالة دوران منخفضة للعظام [5 ، 6] ، في حين أن هشاشة العظام بعد سن اليأس مرتبطة بامتصاص العظام المفرط بسبب نقص هرمون الاستروجين [7]. على الرغم من التقدم في الاستراتيجيات العلاجية ، فإن تشخيص هشاشة العظام في مرحلة مبكرة وسوء التشخيص لا يزال يمثل تحديًا. لذلك ، هناك حاجة ماسة إلى فهم أفضل للإمراضية لهشاشة العظام للشيخوخة من أجل تحديد المؤشرات الحيوية الجديدة وتطوير استراتيجيات علاجية جديدة للوقاية من هشاشة العظام وعلاجها.

تُظهر الأدلة الناشئة أن الرنا الميكروي (miRNAs) ضروري لإعادة تشكيل العظام وتجديدها من خلال تنظيم ما بعد النسخ للتعبير الجيني [8-10]. مع تطور الجيل التالي من تكنولوجيا التسلسل ، تم اكتشاف المزيد من الحمض النووي الريبي غير المشفر. بصفتها فئة كبيرة من الرنا غير المشفر ، فإن الرنا الدائري (الحلقات) لها خصائص بيولوجية متعددة ، مثل الحفظ العالي ، والتعبير الواسع ، والتعبير المحدد ، والاستقرار العالي [11-13]. علاوة على ذلك ، أفادت بعض الدراسات أن الجزيئات الحلقية كانت متورطة في الأمراض المرتبطة بالعمر ولعبت أدوارًا مهمة في العديد من العمليات البيولوجية مثل إسفنج ميرنا [14]. ومع ذلك ، فإن المعلومات حول الجسيمات الحلقية حول هشاشة العظام الخرف محدودة للغاية.

في هذه الدراسة ، استخدمنا تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA) ، وهو نهج قوي وغير متحيز لتحديد وتحليل الاختلافات في ملفات تعريف التعبير عن الجزيئات الحلقية وشبكات التفاعل التنظيمية الخاصة بها في المرضى الذين يعانون من كسر انضغاط العمود الفقري الهشاشة العظام (OVCF). قد تساعد هذه النتائج في توضيح الآلية الكامنة وراء تطور هشاشة العظام الخرف وكشف المؤشرات الحيوية التشخيصية الجديدة لهشاشة العظام.

2. المواد والأساليب

2.1. المرضى والعينات

تمت الموافقة على هذه الدراسة من قبل لجنة الأخلاقيات في مستشفانا. تم الحصول على دم محيطي جديد وموافقة مستنيرة مكتوبة من المرضى الذين تم تشخيصهم حديثًا بالشيخوخة OVCF والمتطوعين الأصحاء الذين يتلقون فحصًا بدنيًا منتظمًا في نفس المستشفى. تم تأكيد تشخيص الشيخوخة OVCF من خلال التصوير بالرنين المغناطيسي ، وقياس امتصاص الأشعة السينية ثنائي الطاقة ، وتاريخ المرضى. لتقليل مصادر عدم تجانس تعبير الحمض النووي الريبي غير المرتبط بحالة المرض ، كان الأشخاص المختارون جميعهم من الذكور ، مع نفس العمر ومؤشر كتلة الجسم. تم جمع 2 مل من الدم في أنبوب حمض الإيثيلين أمينيتراسيتيك (EDTA) وخلطه مع ثلاثة أحجام من RNASaferTM LS Reagent (Magen ، Guangzhou ، الصين) ، ثم تخزينه في -80 درجة مئوية للمعالجة على دفعات.

2.2. استخراج الحمض النووي الريبي وتحليل التسلسل عالي الإنتاجية

تم استخراج إجمالي الحمض النووي الريبي بواسطة مجموعة Hipure PX Blood RNA Mini Kit (Magen) وفقًا لبروتوكول الشركة المصنعة. تم تقييم تركيز وسلامة الحمض النووي الريبي المعزول باستخدام Qubit 3.0 Fluorometer (Invitrogen ، Carlsbad ، California) و Agilent 2100 Bioanalyzer (Applied Biosystems ، Carlsbad ، CA). تم إجراء التسلسل عالي الإنتاجية بواسطة Illumina Hiseq Xten لتحديد الدوائر الرناوية في المرضى الذين يعانون من الشيخوخة OVCF (

2.3 تحليل البيانات

استخدمنا Bowtie2 الإصدار 2.1.0 لتعيين القراءات إلى أحدث مجموعة نسخ UCSC و RSEM v1.2.15 لتقدير مستويات التعبير الجيني. أجرينا TMM لتطبيع التعبير الجيني. استخدمنا برنامج edgeR لإجراء التطبيع الكمي ومعالجة البيانات اللاحقة. استخدمنا STAR لتعيين القراءات إلى الجينوم. استخدمنا DCC لتحديد الدوائر وتقدير تعبيرها. تم اعتبار CircRNAs بشكل تفاضلي وفقًا لـ

وتغيير أضعاف السجل المطلق & GT2.

2.4 تحليل المعلوماتية الحيوية

تم إجراء تحليلات الجينات (GO) ، وموسوعة كيوتو للجينات والجينوم (KEGG) ، وتحليلات مسار Reactome للحلقات الحلقية المعبر عنها تفاضليًا بواسطة حزمة clustProfiler R. تم تحديد miRNAs المستهدفة ذات الصلة من الدوائر بواسطة miRanda (v3.3). تم إنشاء شبكة CircRNA-miRNA-mRNA بواسطة برنامج Cytoscape (الإصدار 3.7.1).

2.5 PCR الكمي في الوقت الحقيقي (qRT- PCR)

اخترنا circ_0079449 و circ_0122913 للتحقق من صحة التعبير بواسطة qRT-PCR في 20 زوجًا من أنسجة الدم من مرضى OVCF الخرف والضوابط العادية. تم تنفيذ qRT-PCR بواسطة Geneseed qPCR SYBR Green Master Mix على نظام ABI 7500. استخدمنا جليسيرالديهيد 3-فوسفات ديهيدروجينيز (GAPDH) كعنصر تحكم داخلي. تم تحليل مستويات التعبير الجيني النسبي باستخدام 2 -ΔΔطريقة ct ضد GAPDH للتطبيع. كانت تسلسلات التمهيدي كما يلي: circ_0079449 ، إلى الأمام: 5

- ATTACTCTGTCGAAGTTGAA-3 ، عكسي: 5 - ATCACATACAGCTTTTTGTT-3 circ_0122913 ، أمامي: 5 - GTTGGAACATCATAAACGA-3 ، عكسي: 5 - TGATTTCAACTTGTTCTTCT-3. تظهر مواقع تقاطع الربط في الشكل 1 (أ). تم إجراء التحليل الإحصائي بواسطة برنامج SPSS 24.0 بمستوى دلالة يبلغ

3. النتائج

3.1. لمحات التعبير عن دوائر الرنا المعبَّر عنها تفاضليًا

تم إجراء تسلسل الحمض النووي الريبي لتحديد الحمض النووي الريبي في الدم المحيطي في ثلاثة مرضى مصابين بالشيخوخة OVCF وثلاثة عناصر تحكم صحية. اكتشفنا 884 من الجزيئات الحلقية المعبر عنها تفاضليًا (554 منظمًا و 330 منظمًا). تم توضيح الاختلافات في التعبير الدائري من خلال خرائط مبعثرة ومخططات البركان (الشكلان 2 (أ) و 2 (ب)). قدم تحليل خريطة الحرارة التجميعية الهرمية ملف تعريف تعبير سيرنا يمكن التعرف عليه في هاتين المجموعتين (الشكل 2 (ج)).

3.2 GO و KEGG و Reactome Analysis و CircRNA-miRNA Network Analysis

لاستكشاف دور CircRNAs المعبر عنها تفاضليًا ، تم إجراء تحليلات GO و KEGG و Reactome وتحليل شبكة CircRNA-miRNA. كانت مصطلحات GO الثلاثة الأولى في العملية البيولوجية (BP) هي "تكرار الحمض النووي ، وفصل الكروموسوم النووي ، والانقسام النووي الانقسامي" ، و "الفسفرة الببتيدية - سيرين ، ومثيل البروتين ، ومثيل الهيستون" من أجل الرنا الريباسي المنتظم والمنظم ، على التوالي. كانت المصطلحات الثلاثة الأولى لـ GO في المكون الخلوي (CC) هي "الكروموسوم ، والمنطقة المركزية ، والجزء المركزي المنظم للأنابيب الدقيقة ، والكروموسوم المكثف" ، و "حبيبة البروتين النووي ، ومركب عامل النسخ النووي ، وحبيبات البروتين النووي السيتوبلازمية" للحمض النووي الريبي المنتظم والمنظم ، على التوالي. كانت مصطلحات GO الثلاثة الأولى في الوظيفة الجزيئية (MF) هي "ارتباط هيستون ، ارتباط بالبروتين C ، وتعديل ارتباط البروتين المعتمد" ، ونشاط عامل تبادل النوكليوتيد "Ras guanyl ، وربط فوسفاتيديلينوسيتول ، ونشاط هيستون ميثيل ترانسفيراز" للتنظيم و الحلقات الخاضعة للتنظيم ، على التوالي.

يتم عرض أعلى 10 مصطلحات GO الأكثر إثراءً في الدوائر الرناوية المنتظمة والمنظمة في BP و CC و MF في الشكلين 3 (أ) و 4 (أ) ، على التوالي. كانت مسارات KEGG الثلاثة الأولى هي "نقل الحمض النووي الريبي ، ودورة الخلية ، ومسار إشارات فرس النهر" ، و "مسار إشارات MAPK ، وعدوى فيروس اللوكيميا بخلايا T البشرية 1 ، ومسار إشارات مستقبلات الخلايا التائية" من أجل تنشيط الدورة الدموية المنتظمة والمنظمة ، على التوالي. كانت مسارات Reactome الثلاثة الأولى هي "M Phase ، التنظيم النسخي بواسطة TP53 ، وإصلاح الحمض النووي" ، و "تنظيم الكروماتين ، والإنزيمات المعدلة للكروماتين ، وتنظيم نشاط TP53" للحلقات الحلقية المنتظمة والمنظمة ، على التوالي. يتم عرض أفضل 15 مسارًا لـ KEGG و Reactome المتعلقة بالحمض الريبي النووي الريبي المنتظم والمنظم في الأشكال 3 (ب) و 3 (ج) و 4 (ب) و 4 (ج) ، على التوالي. يظهر في الشكل 5 تحليل شبكة تعايش سيرنا-ميرنا لهذه الحلقات المعبر عنها تفاضليًا.

3.3 التحقق من صحة qRT-PCR وشبكة CircRNA-miRNA-mRNA للدوائر المختارة

كانت نتيجة qRT-PCR متوافقة مع بيانات التسلسل وأظهرت اختلافات كبيرة في التعبير عن circ_0079449 و circ_0122913 (الشكل 1 (ب)). Next, we showed the five miRNAs that most potentially bind to circ_0079449 or circ_0122913, and the top five target genes to each miRNA in the illustration (Figure 1(c)).

4. Discussion

In the present study, after strict filtering of approximately 180 million reads, we detected 76547 circRNAs, including 884 circRNAs that were differentially expressed between patients with senile OVCF and control individuals. Based on GO, KEGG, and Reactome analyses, the functions of differentially expressed circRNAs were enriched. Moreover, their regulatory interaction networks were constructed. These results will be beneficial in future investigations of the molecular mechanism associated with senile osteoporosis.

miRNA is one kind of most studied regulators in the bone remodeling process and likely to be the diagnostic biomarker for osteoporosis [15]. Previous studies revealed miRNAs might play critical roles in the development of osteoporosis. For example, Mäkitie et al. [16] found circulating miRNAs in serum reflected status of WNT1 mutation, which leads to skeletal pathologies. تشانغ وآخرون. [17] found that miRNA-9-5p was lowly expressed in peripheral blood of osteoporosis patients and promoted the occurrence and progression of osteoporosis through inhibiting osteogenesis and promoting adipogenesis via targeting Wnt3a. In addition, miRNA-based therapies have shown great potential to become novel approaches against osteoporosis and associated fractures [8]. As miRNA sponges, circRNAs can adsorb miRNAs and eliminate the inhibitory effects of miRNAs on their target genes, leading to upregulation of target genes [18]. Besides, circRNAs are more stable than linear RNA due to their closed-loop structure [19]. CircRNAs have been considered potentially promising blood biomarkers in some musculoskeletal-related disease [20–22]. However, information about circRNAs on osteoporosis is limited.

تشاو وآخرون. [23] used chip microarray analysis to investigate circRNA expression in postmenopausal osteoporosis and healthy menopausal women. Their data identified 203 upregulated and 178 downregulated circRNAs and revealed circ_0001275 was a potential diagnostic biomarker according to qRT-PCR results. Huang et al. [24] performed microarray analysis and PCR validation, and their result showed that circ_0006873 and circ_0002060 were linked to the low BMD state. In our study, rather than investigating by microarray which could identify only thousands of circRNAs, we chose to sequence all circRNAs that were attained in blood samples from patients with newly diagnosed senile OVCF and healthy controls.

Even though we identified the differentially expressed circRNAs in patients with senile OVCF, the underlying mechanism is still poorly understood. The GO terms provide computable knowledge regarding the activities of gene products and have been good predictors of them [25]. KEGG is an integrated database for biological interpretation of genome sequences and widely used in the enrichment analysis [26]. Reactome is a knowledgebase of biomolecular pathways and can be combined with other databases [27, 28]. Therefore, we systematically predicted the circRNA-related functions and corresponding pathways in senile osteoporosis with GO, KEGG, and Reactome analyses. In the present study, we found several pathways in the enrichment analysis were associated with osteoporosis. These pathways include the mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway, DNA damage, DNA repair, and Th17 cell differentiation. Previous studies reported that the MAPK signaling pathway plays important roles in bone metabolism [29–31]. Other pathways were also involved in the development of osteoporosis, such as DNA damage, DNA repair, and Th17 cell differentiation [32–35]. The results suggest that these circRNAs might play roles in regulating physiological processes of osteoporosis.

هناك بعض القيود في هذه الدراسة. First, our patients were carefully selected. We chose male and age, BMI-matched subjects from a single center. Although this decreased heterogeneity for this initial study, it would limit the generalizability of our findings. Second, the sample of this study is small. Therefore, a larger number of clinical samples are needed to confirm our results. Furthermore, the mechanism and function of the differentially expressed circRNAs should be further verified by strict molecular biological experiments research and studied deeply in future work.

In summary, we reported the circRNA expression profile in patients with senile OVCF by RNA sequencing analyses. Their regulatory interaction networks were constructed based on the sequencing data. These original discoveries might provide some clues for the biological functions of circRNAs in the pathophysiological mechanism of senile osteoporosis.

توافر البيانات

The RNA-seq data have been uploaded to NCBI SRA database (Number: PRJNA562388).

Ethical Approval

The Institutional Review Board of The Xiaoshan First People’s Hospital approved this study (Protocol Number: 2019-XS-001).

تضارب المصالح

The authors declare no conflicts of interest.

مساهمات المؤلفين

ZZ was responsible for the concept and designing of this study. YX and LM performed the experiments and drafted the manuscript. FJ and ZZ reviewed the manuscript. كل الكتاب قراءة وافقت على المخطوط النهائي. Xiaocong Yao and Minbo Liu are the first co-authors and contributed equally to this work.

شكر وتقدير

This research is supported by major scientific and technological plan projects for social development in Xiaoshan District (Number: 2019212).

مراجع

  1. J. A. Kanis, E. V. McCloskey, H. Johansson, A. Oden, L. J. Melton 3rd, and N. Khaltaev, “A reference standard for the description of osteoporosis,” عظم، المجلد. 42 ، لا. 3, pp. 467–475, 2008. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  2. E. Jacobs, R. Senden, C. McCrum, L. W. van Rhijn, K. Meijer, and P. C. Willems, “Effect of a semirigid thoracolumbar orthosis on gait and sagittal alignment in patients with an osteoporotic vertebral compression fracture,” التدخلات السريرية في الشيخوخة، المجلد. 14, pp. 671–680, 2019. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  3. N. A. Mohd-Tahir and S. C. Li, “Economic burden of osteoporosis-related hip fracture in Asia: a systematic review,” Osteoporosis International، المجلد. 28 ، لا. 7, pp. 2035–2044, 2017. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  4. J. R. Center, “Fracture burden: what two and a half decades of Dubbo osteoporosis epidemiology study data reveal about clinical outcomes of osteoporosis,” Current Osteoporosis Reports، المجلد. 15, no. 2, pp. 88–95, 2017. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  5. Y. Xie, Y. Gao, L. Zhang, Y. Chen, W. Ge, and P. Tang, “Involvement of serum-derived exosomes of elderly patients with bone loss in failure of bone remodeling via alteration of exosomal bone-related proteins,” Aging Cell، المجلد. 17 ، لا. 3, article e12758, 2018. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  6. J. N. Farr, M. Xu, M. M. Weivoda et al., “Targeting cellular senescence prevents age-related bone loss in mice,” طب الطبيعة، المجلد. 23, no. 9, pp. 1072–1079, 2017. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  7. J. Kiernan, J. E. Davies, and W. L. Stanford, “Concise review: musculoskeletal stem cells to treat age-related osteoporosis,” الخلايا الجذعية الطب الانتقالي، المجلد. 6 ، لا. 10, pp. 1930–1939, 2017. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  8. X. Sun, Q. Guo, W. Wei, S. Robertson, Y. Yuan, and X. Luo, “Current progress on MicroRNA-Based gene delivery in the treatment of osteoporosis and osteoporotic fracture,” المجلة الدولية لأمراض الغدد الصماء، المجلد. 2019, Article ID 6782653, 17 pages, 2019. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  9. W. Zhao, G. Shen, H. Ren et al., “Therapeutic potential of microRNAs in osteoporosis function by regulating the biology of cells related to bone homeostasis,” مجلة علم وظائف الأعضاء الخلوية، المجلد. 233, no. 12, pp. 9191–9208, 2018. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  10. Q. Feng, S. Zheng, and J. Zheng, “The emerging role of microRNAs in bone remodeling and its therapeutic implications for osteoporosis,” Bioscience Reports، المجلد. 38 ، لا. 3 ، 2018. عرض على: موقع الناشر | منحة جوجل
  11. R. Yao, H. Zou, and W. Liao, “Prospect of circular RNA in hepatocellular carcinoma: a novel potential biomarker and therapeutic target,” الحدود في علم الأورام، المجلد. 8, 2018. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  12. L. L. Chen, “The biogenesis and emerging roles of circular RNAs,” مراجعات الطبيعة. بيولوجيا الخلية الجزيئية، المجلد. 17 ، لا. 4, pp. 205–211, 2016. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  13. W. R. Jeck, J. A. Sorrentino, K. Wang et al., “Circular RNAs are abundant, conserved, and associated with ALU repeats,” RNA، المجلد. 19 ، لا. 2, pp. 141–157, 2013. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  14. H. Cai, Y. Li, J. D. Niringiyumukiza, P. Su, and W. Xiang, “Circular RNA involvement in aging: an emerging player with great potential,” Mechanisms of Ageing and Development، المجلد. 178, pp. 16–24, 2019. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  15. M. Materozzi, D. Merlotti, L. Gennari, and S. Bianciardi, “The potential role of miRNAs as new biomarkers for osteoporosis,” المجلة الدولية لأمراض الغدد الصماء، المجلد. 2018, Article ID 2342860, 10 pages, 2018. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  16. R. E. Makitie, M. Hackl, R. Niinimaki, S. Kakko, J. Grillari, and O. Makitie, “Altered microRNA profile in osteoporosis caused by impaired WNT signaling,” مجلة علم الغدد الصماء والتمثيل الغذائي، المجلد. 103 ، لا. 5, pp. 1985–1996, 2018. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  17. H. G. Zhang, X. B. Wang, H. Zhao, and C. N. Zhou, “MicroRNA-9-5p promotes osteoporosis development through inhibiting osteogenesis and promoting adipogenesis via targeting Wnt3a,” European Review for Medical and Pharmacological Sciences، المجلد. 23, no. 2, pp. 456–463, 2019. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  18. T. B. Hansen, T. I. Jensen, B. H. Clausen et al., “Natural RNA circles function as efficient microRNA sponges,” طبيعة سجية، المجلد. 495, no. 7441, pp. 384–388, 2013. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  19. X. Li, L. Yang, and L. L. Chen, “The biogenesis, functions, and challenges of circular RNAs,” Molecular Cell، المجلد. 71, no. 3, pp. 428–442, 2018. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  20. A. Dolinar, B. Koritnik, D. Glavač, and M. Ravnik-Glavač, “Circular RNAs as potential blood biomarkers in amyotrophic lateral sclerosis,” علم الأعصاب الجزيئي، المجلد. 56, no. 12, pp. 8052–8062, 2019. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  21. Q. Luo, L. Zhang, X. Li et al., “Identification of circular RNAs hsa_circ_0044235 in peripheral blood as novel biomarkers for rheumatoid arthritis,” Clinical and Experimental Immunology، المجلد. 194 ، لا. 1, pp. 118–124, 2018. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  22. L. Iparraguirre, M. Munoz-Culla, I. Prada-Luengo, T. Castillo-Trivino, J. Olascoaga, and D. Otaegui, “Circular RNA profiling reveals that circular RNAs from ANXA2 can be used as new biomarkers for multiple sclerosis,” Human Molecular Genetics، المجلد. 26 ، لا. 18, pp. 3564–3572, 2017. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  23. K. Zhao, Q. Zhao, Z. Guo et al., “Hsa_Circ_0001275: a potential novel diagnostic biomarker for postmenopausal osteoporosis,” علم وظائف الأعضاء الخلوية والكيمياء الحيوية، المجلد. 46 ، لا. 6, pp. 2508–2516, 2018. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  24. Y. Huang, J. Xie, and E. Li, “Comprehensive circular RNA profiling reveals circ_0002060 as a potential diagnostic biomarkers for osteoporosis,” مجلة الكيمياء الحيوية الخلوية، المجلد. 120 ، لا. 9, pp. 15688–15694, 2019. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  25. The Gene Ontology Consortium, “The Gene Ontology Resource: 20 years and still GOing strong,” Nucleic Acids Research، المجلد. 47, no. D1, pp. D330–d338, 2019. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  26. M. Kanehisa, Y. Sato, M. Furumichi, K. Morishima, and M. Tanabe, “New approach for understanding genome variations in KEGG,” Nucleic Acids Research، المجلد. 47, no. D1, pp. D590–d595, 2019. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  27. A. Fabregat, F. Korninger, G. Viteri et al., “Reactome graph database: efficient access to complex pathway data,” PLoS علم الأحياء الحسابي، المجلد. 14 ، لا. 1, article e1005968, 2018. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  28. A. Bauer-Mehren, L. I. Furlong, and F. Sanz, “Pathway databases and tools for their exploitation: benefits, current limitations and challenges,” بيولوجيا النظم الجزيئية، المجلد. 5 ، لا. 1, 2009. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  29. H. Wu, B. Hu, X. Zhou et al., “Artemether attenuates LPS-induced inflammatory bone loss by inhibiting osteoclastogenesis and bone resorption via suppression of MAPK signaling pathway,” موت الخلايا والأمراض، المجلد. 9 ، لا. 5, 2018. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  30. C. Thouverey and J. Caverzasio, “Focus on the p38 MAPK signaling pathway in bone development and maintenance,” BoneKEy reports، المجلد. 4, 2015. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  31. S. Zheng, Y. B. Wang, Y. L. Yang et al., “LncRNA MALAT1 inhibits osteogenic differentiation of mesenchymal stem cells in osteoporosis rats through MAPK signaling pathway,” European Review for Medical and Pharmacological Sciences، المجلد. 23, no. 11, pp. 4609–4617, 2019. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  32. C. Ghayor and F. E. Weber, “Epigenetic regulation of bone remodeling and its impacts in osteoporosis,” المجلة الدولية للعلوم الجزيئية، المجلد. 17 ، لا. 9, 2016. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  33. X. Wu, J. Li, H. Zhang, H. Wang, G. Yin, and D. Miao, “Pyrroloquinoline quinone prevents testosterone deficiency-induced osteoporosis by stimulating osteoblastic bone formation and inhibiting osteoclastic bone resorption,” American Journal of Translational Research، المجلد. 9 ، لا. 3, pp. 1230–1242, 2017. View at: Google Scholar
  34. L. You, L. Chen, L. Pan, Y. Peng, and J. Chen, “SOST gene inhibits osteogenesis from adipose-derived mesenchymal stem cells by inducing Th17 cell differentiation,” علم وظائف الأعضاء الخلوية والكيمياء الحيوية، المجلد. 48 ، لا. 3, pp. 1030–1040, 2018. View at: Publisher Site | منحة جوجل
  35. R. Zhao, “Immune regulation of bone loss by Th17 cells in oestrogen-deficient osteoporosis,” المجلة الأوروبية للتحقيقات السريرية، المجلد. 43 ، لا. 11, pp. 1195–1202, 2013. View at: Publisher Site | منحة جوجل

حقوق النشر

Copyright © 2020 Xiaocong Yao et al. هذا مقال مفتوح الوصول يتم توزيعه بموجب ترخيص Creative Commons Attribution License ، والذي يسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ في أي وسيط ، بشرط الاستشهاد بالعمل الأصلي بشكل صحيح.


الاستنتاجات

Although the number of circRNAs with known functions is expanding, there are still thousands of circRNAs for which the functions remain unknown. It is possible that the majority of circRNAs have a single as yet unknown function or act together to serve one unified role. Still, it is possible that a large fraction of expressed circRNAs are non-functional and merely ‘noisy’ by-products of splicing circRNAs appear to be regulated and conserved, but may simply piggyback on the regulatory factors involved in linear mRNA splicing, which could have conserved binding patterns. Because the expression of a circRNA is related to the expression of its host gene, it is difficult to probe these functional questions using standard techniques. A deeper understanding of circRNA biogenesis may allow us to specifically knock out circRNAs using genome-editing tools. This would open the door to testing for functional consequences of circRNA expression. Furthermore, ectopic circRNA expression plasmids could be used to overexpress these molecules, which might be useful in functional knockout rescue experiments.

Regardless of their specific functional roles, circRNAs provide fodder for many basic cell biological questions regarding their biogenesis, nuclear export and decay, and they may even prove useful as biomarkers of cellular states owing to their stability and dynamic expression.


7. circRNAs are promising biomarkers in cancer

The clinical use of biomarkers is critical during all stages of cancer, and has become one of the major approaches for cancer diagnosis and prognosis. Different from linear mRNAs, the unique covalently closed-loop structures make circRNAs avoid RNaseR degradation and thus possess high stability[170]. In addition, circRNAs are widely distributed in the plasma, urine, tissue samples, cell-free saliva and other human components in a cell-specific manner[171], [172]. The expression patterns and characteristics of circRNAs (high and selective abundance, high stability, high conservation and specific expression)could partly explain the ability of circRNAs as potential biomarkers or therapeutic targets. It was found by Memczak وآخرون[173] that circRNAs were elevated, as compared with those of their linear counterparts in the blood. A diverse set of circRNAs exhibited a high level in the blood, which can be easily detected. However, the expression of their linear counterparts was very low. Therefore, blood circRNAs may offer disease-related knowledge that canonical RNA analysis cannot provide.

A large number of studies performed on HCC patients have shown that hsa_circ_0000798[174] hsa_circ_0027089[175] and hsa_circ_0058124[176] are upregulated in HCC tissues, whereas some circRNAs are downregulated, including hsa_circSMARCA5[177] hsa_circ_0068669[178] hsa_circ_0028502[179] and hsa_circ_0076251[179]. These circRNAs are supposed to serve as potential biomarkers for HCC. Several circRNAs also serve as biomarkers in patients with CRC. Increased plasma levels of hsa_circ_0082182 and hsa_ circ_0000370[180] were significantly connected with lymph node metastasis, while the upregulation of hsa_circ_0004585[181] was correlated with patient tumor size. The downregulation of hsa_circ_0000567[182] was correlated with TNM stage. In GC, hsa_circ_0003159[183] hsa_circ_0000096[184] hsa_circ_002059[185] hsa_circ_0000190[133] and hsa_circ_0000181[186] were all downregulated and linked to distal metastasis or invasion, which may predict tumor metastasis. In addition, the expression level of hsa_circ_0000467 was higher in the GC tissues, plasma and GC cells, as compared with the healthy control, and was correlated with TNM stage in GC. The area under the curve (AUC) of hsa_circ_0000467 was 0.799, which was much higher than some already existing biomarkers. The sensitivity and specificity of hsa_circ_0000467 were 70.5 and 64.8%, respectively[187]. Furthermore, a circRNA downregulated in GC tissues, circPSMC3, was negatively correlated with TNM stage and lymphatic metastasis, and exhibited a high AUC (0.933). The sensitivity and specificity of circPSMC3 were 85.85 and 95.24%, respectively[137]. The expression level of hsa_circ_0001895 was correlated with GC cell differentiation, Borrmann type and carcinoembryonic antigen level. The AUC, sensitivity and specificity of hsa_circ_0001895 were 0.792, 67.8 and 85.7%, respectively[188]. The hsa_circ_0008673[189] increased in breast cancer patients, circASXL1[190] and hsa_circ_0137439[191] were increased in bladder cancer, and circBNC2 were decreased in ovarian cancer, which confirmed the diagnostic value of the circRNAs in neoplastic diseases. Other circRNAs serving as biomarkers in cancer are listed in Table 3 . Besides, the AUC, sensitivity and specificity of plasma hsa_circ_0000520[192] (0.897, 82.4, 84.4%) were clearly higher than those in the tissue (0.613, 53.6 and 85.7%) respectively, indicating a relatively superior diagnostic value[192]. On the contrary, tissue hsa_circ_0000190[133] and hsa_circ_0000181[186] both exhibited a superior diagnostic value than their plasma counterparts in GC. In detail, tissue hsa_circ_0000190 was significantly linked to tumor diameter and TNM stage, whereas plasma hsa_circ_0000190 exhibited no linkage[133]. Hence, there is a need to compare circRNAs detected in different human components to identify a precise biomarker for distinguishing cancer patients from healthy controls.

الجدول 3

The potential role of circRNAs as biomarkers in various cancers.

سرطانName of CircRNAsChanges of expressionDiagnostic significanceROC curveNumbers of patientsRefs
HCCCircSMARCA5تحتCorrelated with tumor differentiation, TNM stage, cancer invasion and cancer diameterPlasma circRNA
AUC value: 0.938, 0.853, 0.711
133[177]
Hsa_circ_0000798فوقCorrelated with tumor size and cirrhosisPlasma circRNA
AUC value: 0.703
102[174]
Hsa_circ_0068669تحتAssociated with microvascular invasion and TMN stagesTissue circRNA
AUC value: 0.64 Sensitivity: 0.59
Specificity: 0.71
100[178]
Hsa_circ_0027089فوق& # x02013Plasma circRNA
AUC value: 0.794 Sensitivity: 0.578
Specificity: 0.848
239[175]
Hsa_circ_0058124فوقAssociated with tumor siz, tumor, node, TNM stage, and vascular invasionTissue circRNA
AUC value: 0.878
128[176]
Hsa_circ_0028502تحتRelated to TNM stageTissue circRNA
AUC value: 0.675 Sensitivity: 0.721
Specificity: 0.580
200[179]
Hsa_circ_0076251تحتRelated to Barcelona Clinic Liver Cancer (BCLC) stage and the presence of serum HbsAgTissue circRNA
AUC value: 0.738 Sensitivity: 0.713
Specificity: 0.640
200
Colorectal
سرطان
Hsa_circ_0000567تحتCorrelated with tumor size, lymph metastasis, distal metastasis, and TNM stageTissue circRNA
AUC value: 0.8653 Sensitivity: 0.8333
Specificity: 0.7647
204[182]
Hsa_circ_0082182فوقConnected with lymph node
metastasis
Plasma circRNA
AUC value: 0.7371
156[180]
Hsa_circ_0000370فوقConnected with lymph node
metastasis
Plasma circRNA
AUC value: 0.8152
156
Hsa_circ_0035445فوقConnected with the TNM stagePlasma circRNA
AUC value: 0.7028
156
Hsa_circ_0004585فوقCorrelated with patient’s tumor sizePlasma circRNA
AUC value: 0.731 Sensitivity: 0.851
Specificity: 0.511
284[181]
Hsa_circ-0004771فوقCorrelated with TNM stage and distant metastasisExosome circRNA
AUC value: 0.90
135[195]
Gastric
سرطان
Hsa_circ_0003159تحتAssociated with gender, distal metastasis and TNM stageTissue circRNA
AUC value: 0.75 Sensitivity: 0.852
Specificity: 0.565
108[183]
Hsa_circ_0000096تحتAssociated with gender, invasion and TNM stageTissue circRNA
AUC value: 0.82
101[184]
Hsa_circ_002059تحتCorrelated with distal metastasis, TNM stage, gender and agePlasma circRNA
AUC value: 0.73 Sensitivity: 0.81
Specificity: 0.62
101[185]
Hsa_circ_0000190تحتTissue circRNA: Related to tumor diameter, lymphatic metastasis, distal metastasis and TNM stageTissue circRNA
AUC value: 0.75 Sensitivity: 0.721
Specificity: 0.683
Plasma circRNA
AUC value: 0.6 Sensitivity: 0.414
Specificity: 0.875
208[133]
Hsa_circ_0000181تحتCorrelated with tumor diameter, lymphatic metastasis, distal metastasisTissue circRNA
AUC value: 0.756 Sensitivity: 0.852
Specificity:0.539
Plasma circRNA
AUC value: 0.582 Sensitivity: 0.206
Specificity: 0.99
115[186]
Hsa_circ_0001895تحتCorrelated with GC cell differentiation, Borrmann type, and CEA levelTissue circRNA
AUC value: 0.792 Sensitivity: 0.678
Specificity:0.857
257[188]
Hsa_circ_0000467فوقCorreleated with TNM stageTissue circRNA
AUC value: 0.799 Sensitivity: 0.705
Specificity:0.648
102[187]
CircPSMC3تحتAssociated with TNM stage and lymphatic metastasisTissue circRNA
AUC value: 0.933 Sensitivity: 0.536
Specificity:0.857
106[137]
Hsa_circ_0000520تحتTissue:associated with TNM stage
Plasma: linked with CEA expression.
Tissue circRNA
AUC value: 0.613 Sensitivity: 0.852
Specificity:0.539
Plasma circRNA
AUC value: 0.897 Sensitivity: 0.824
Specificity: 0.844
112[192]
Oral squamous cell carcinomaHsa_circ_0003829تحتCorrelated with lymph node metastasis status and TNM stageTissue circRNA
AUC value: 0.81 Sensitivity: 0.7
Specificity:0.8
120[197]
Hsa_circ_0001874فوقCorrelated with TNM stage and tumor gradeSalivary circRNA
AUC value: 0.863 Sensitivity: 0.744
Specificity:0.902
93[196]
Hsa_circ_0001971فوقCorrelated with TNM stageSalivary circRNA
AUC value: 0.845 Sensitivity: 0.756
Specificity:0.878
93[196]
Lung
سرطان
Hsa_circ_0001715فوقCorrelated with TNM stage and distant metastasisPlasma circRNA
AUC value: 0.871 Sensitivity: 0.8772
Specificity: 0.7167
117[198]
Hsa_circ_0005962فوقRelated to EGFR mutations and genderTissue circRNA
AUC value: 0.73 Sensitivity: 0.719
Specificity:0.722
153[199]
Hsa_circ_0086414تحتRelated to genderTissue circRNA
AUC value: 0.81 Sensitivity: 0.778
Specificity:0.722
153
Hsa_circ_002178فوق& # x02013Exosome circRNA
AUC value: 0.9956
210[194]
Hsa_circ_0037515تحت& # x02013Tissue circRNA
AUC value: 0.81 Sensitivity: 0.57
Specificity:0.90
122[200]
Hsa_circ_0037516تحت& # x02013Tissue circRNA
AUC value: 0.82 Sensitivity: 0.65
Specificity:0.84
122
سرطان الثديHsa_circ_0008673فوقCorrelated with tumor size,distant metastasis, ER positive and PR positivePlasma circRNA
AUC value: 0.833 Sensitivity: 0.550
Specificity: 0.971
378[189]
Ovarian CancerCircBNC2تحتAssociated with histological grade , serous subtype, LNM, and distant metastasisTissue circRNA
AUC value: 0.879 Sensitivity: 0.964
Specificity:0.807
249[201]
Bladder cancerHsa_circ_0001136فوقCorrelated with tumor grade, tumor stage, lymph node invasion and distant metastasisTissue circRNA
AUC value: 0.770 Sensitivity: 0.686
Specificity:0.769
122[190]
Hsa_circ_0137439فوقCorrelated with tumor stage, tumor grade, lymph node statusTissue circRNA
AUC value: 0.890 Sensitivity: 0.886
Specificity:0.734
116[191]
Papillary thyroid carcinomaHsa_circ_0137287تحتCorrelated with extrathyroidal extension, lymph node metastasis , advanced T stage and tumor sizeTissue circRNAAUC value: 0.8973 Sensitivity: 0.792
Specificity:0.900
120[202]
سرطان البنكرياسCirc-IARSفوقCorrelated with liver metastasis, vascular invasion and TNM stageExosome circRNA92[193]

Li وآخرون[193] was the first to identify that exosomes contained large amounts of circRNAs, due to the fact that >𠋱,000 circRNAs were found in human serum exosomes. Of note, circRNAs have been found to be stably overexpressed in exosomes, by at least 2-fold, as compared to producing cells such as circIARS, circRASSF2 and circPTGR1[172]. Therefore, circRNAs could be placed in the novel category of exosomal cancer biomarkers [172]. In pancreatic cancer tissues and plasma exosomes, the expression of exosomal circRNA IARS was higher than that of the control group. The results of the study indicated that the presence of exosomal circRNA may be a useful diagnostic marker for pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC)[193]. The amplification of hsa_circ_002178[194] in the exosomes was found to function as a novel diagnostic biomarker for lung cancer, with a reported AUC value of 0.9956. In addition, the AUC value of exosomal hsa_circ_0004771[195] is 0.9 in CRC, serving as an invasive diagnostic biomarker for CRC treatment.

A total of 422 salivary circRNAs were discovered by Bahn وآخرون[172] which were confirmed to play a key role in signal transduction and inflammatory response in human cell-free saliva. As the occurrence and development of tumors are largely influenced by inflammation, it is believed that circRNAs originating from saliva could play an essential role in tumorigenesis 2 such circRNAs are hsa_circ_0001874 and hsa_circ_0001971[196] in oral squamous cell carcinoma. In addition, circRNAs could also be found in gastric juice. Shao وآخرون[172] discovered that hsa_circ_0014717 have favorable stability in gastric juice. This team proved that the expression levels of hsa_circ_0014717 in gastric juice did not change under freeze–thaw for 8 h. Collectively, circRNAs may serve as effective biomarkers for cancer diagnosis.


Which are the best programs to analyze circular RNA? - مادة الاحياء

Site updated: 2020-01-30, 16:52 EST

Welcome to Circular RNA Interactome

Tuesday, January 28, 2020: The website is temporarily down for maintenance. Check back in a day or so. شكرا لك! -webmaster

Hundreds of RNA-binding proteins and miRNAs has been shown to regulate gene expression in mammals. Recently, circular RNAs (circRNAs) have been reported to regulate gene expression by sponging miRNA. Here we have used 109 datasets of RNA-binding proteins (RBPs) and queried circRNAs (Glažar et al. 2014) for RNA-binding sites. CircInteractome predicts the miRNAs which can potentially target the circRNAs using the Targetscan prediction tool (Grimson et al., 2007). This computational tool enables the prediction and mapping of binding sites for RBPs and miRNAs on reported circRNAs.

Highlights of CircInteractome:

  • Searches circRNAs name
  • Searches the genomic position and best-matching transcripts of the circRNA
  • Retrieves genomic and mature circRNA sequences
  • Searches RBPs binding to a circRNA and to sequences upstream/downstream of the circRNA
  • Identifies RBPs binding to the circRNA junctions
  • Identifies miRNAs targeting a circRNA
  • Designs divergent primers for circRNAs
  • Designs siRNAs Specific to circRNA

CircInteractome computationally identifies potential binding sites for RNA binding proteins within circRNAs. Authors emphasize that the binding sites identified here are only potential or predicted based on CLIP data sets and are subject to experimental validation.


شاهد الفيديو: نبذه عن برامج التحليل الإحصائي (أغسطس 2022).