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|2020年最新非肿瘤miRNA干湿结合生信套路和相关数据库全总结( 二 )


Part2 联
Figure2 ， 如果目标分子是功能基因 ， 那这一部分其实应该是功能聚类 。 但我们的研究对象是miRNA ， 所以这一步换位“联” 。 作者用miRNA预测靶基因 ， 采用的是miRDB、RNA22、RNAhybird、TargetScan ， 并用Cytoscape将结果可视化 。 结果显示8个miRNA共有591个靶基因 。 同样 ， 作者把结果用表格展示出来了 ， 即Table3的结果 。

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miRNA预测靶基因的常用数据库总结：
1. TargetScan数据库（http://www.targetscan.org/mamm_31/）
TargetScan主要通过Total contextscore对检索结果进行评分 ， 它代表所有位点context score 加和 ， 数值越低 ， 结合可能性越大 。 此外 ， TargetScan通过Aggregate Pct 对miR保守性进行估计 ， 数值越高 ， 结合可能性越大 。
2. TarBase数据库(http://microrna.gr/tarbase/)
是一个有实验支持的miR靶基因数据库；主要包括人、鼠、猿、鸡等多个物种的数据 。
3. starbase数据库（http://starbase.sysu.edu.cn/ ）
（现在叫ENCORI）是中山大学开发的miR综合数据库 ， 功能非常强大 ， 提供包括23个物种的700多个datasets的CLIP-seq数据 ， 100个datasets的降解组测序数据 ， 32个癌种的RNA-seq数据 ， 样本数超过10800个 ， 信息量非常大 。
4. miRWalk数据库（http://zmf.umm.uni-heidelberg.de/apps/zmf/mirwalk2/）
是一个交叉预测网站 ， 既可以通过miRNA预测靶基因 ， 也可以通过gene预测与之结合的miRNA;不仅支持对一个miRNA或gene的预测 ， 也支持多个miRNA或gene同时预测 。
这些数据库我们往往是将预测的靶基因取交集作为最后的结果 。 关于这一部分 ， 解螺旋生信全书上篇段位3模块3miRNA交互作用第二节miRNA预测靶基因部分介绍的很详细 ， 感兴趣的小伙伴们可以去看一看 。
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Part3 圈
Figure3 ， 作者将Figure2中预测的591个靶基因拿来做功能聚类 ， 即做GO/KEGG分析 。 GO分析工具为David ， 出的结果是柱状图 ， 而KEGG分析采用是R包clusterProfiler ， 出的结果是气泡图 。 所有的结果展示的均是Top10的富集结果 。

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这一部分属于功能聚类 ， 其实不光是DAVID可以做GO/KEGG分析 ， 小编这里推荐几款比较好用的在线分析工具:
1. Metascape数据库(http://metascape.org/gp/index.html)
是提供基因注释和富集分析的门户网站 ， 帮助生物学家理解一个或多个基因列表；可以作为大量基因背景调研和初步筛选的辅助工具 。 Metascape在首页说“它是一个超过DAVID的分析数据库” 。 它的优势主要体现在以下几个方面 。 如操作简单 ， 新手更容易上手；结果呈现美观 ， 报告下载方便；覆盖面广泛；在线；数据更新快；
2. WebGestalt（http://www.webgestalt.org/）
支持12个物种 ， 多种数据库和平台的354基因标识符 ， 以及来自公共数据库和模型计算的321251个功能注释集 。 WebGestalt也可以分析来自公共其他数据库的基因名和实验数据 ， 还可以进行磷酸激酶位点的富集分析 。 WebGestalt支持ORA、GSEA和NTA三种富集分析法 。 尤其是GSEA分析 ， 可谓是良心出品 。 大大省去下载GSEA软件以及分析时经常报错的烦恼 。 但GSEA分析结果是黑白的 ， 其实影响也不大 。
Part4 联
Figure4 ， 这一步 ， 作者将Figure2中的591个靶基因作PPI网络分析 ， 采用的是String在线工具 ， 并用Cytoscape中的插件CytoHubba将结果可视化 。 结果展示了得分前10的关键分子 ， 即Hub基因 。 同样 ， 将10个关键基因用表格列举了出来 。 即为Table4的结果 。


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