胡松年最新文章：利用转录组数据分析非编码RNA

　　

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生物通报道：基因转录表达是一个复杂、精确并具有时空特异性的过程. 目前对转录组的研究主要集中在蛋白编码基因上. 近几年, 一个新的转录组研究工具—大规模并行cDNA 测序技术(RNA-seq)为更深入地研究转录组带来了希望. 来自中国科学院北京基因组研究所的胡松年研究组近期发表文章，提供了更加全面的对小鼠非编码RNA的注释信息, 为小鼠非编码RNA的功能和进化研究奠定了基础.

基于第二代测序技术的大规模并行RNA测序技术(RNA-seq)的发展为人们提供了一个前所未有的方法来无偏差地鉴定非编码RNA, 特别是在哺乳动物中组织特异性表达的低丰度非编码RNA. 大幅度地提高了测序通量的RNA-seq技术促进了后续转录本丰度的测量. 与早期的基因表达系列分析(serial analysis of gene expression, SAGE)和表达序列标签(expressed sequence tag, EST)等测序方法相比, RNA-seq具有捕获几乎全部转录本的能力. 另外, 与多聚腺苷酸RNA-seq(mRNA-seq)方法相比, 去核糖体RNA的RNA-seq(rmRNA-seq)被认为具有更高的准确性与全面性.

随着RNA-seq数据的快速增长, 非编码RNA特别是lincRNA也被快速鉴定出来. 目前, 在小鼠、人、黑猩猩等生物中已发现了几千个
lincRNA. 一些新发现的lincRNA 的功能已经得到了很好的验证. 这些lincRNA通过多种作用机制来发挥各种功能, 包括表观修饰和基因表达调控, 以及作为蛋白信号复合物的“支架”等.

最近研究报道, 大多数剪接事件是高度组织特异的, 并且lncRNA在特定组织有严格的表达模式. 为了阐释小鼠非编码RNA的多样性和动态变化, 在这项研究中，研究人员开发了一套流程来鉴定小鼠非编码RNA.

通过覆盖了主要组织类型的15个小鼠组织数据(14 个公共数据库中来自ENCODE的mRNA-seq数据和1个自产的rmRNA-seq数据), 鉴定出了16249个非编码基因. 与蛋白编码基因相比, 这些新鉴定的非编码RNA具有表达量低、组织特异性强和保守性低的特征. 这一研究不但扩展了小鼠非编码RNA数据集, 而且为小鼠非编码RNA的功能研究提供了数据来源. 期望通过此工作为非编码RNA研究提供一个新的视角.

利用RNA-seq数据, 可以鉴定出大量的非编码RNA, 特别是lincRNA, 并且发现这些非编码RNA是多个生物学过程中重要的调控因子. 利用深度测序获得的15个小鼠组织RNA-seq数据探索非编码RNA在小鼠不同组织中的多样性和动态变化. 依据自定的标准, 在这15个组织中共鉴定出16249个非编码基因(对应21569个非编码RNA). 研究这些非编码RNA的多种特征, 可以发现与蛋白编码基因相比, 非编码RNA通常比较短, 外显子个数少, 表达量低, 组织特异性强. 而且, 这些非编码RNA有明显的转录起始和转录延伸信号(H3K4me3, H3K27me3, H3K36me3 修饰, RNAPⅡ结合位点以及CAGE)的富集. 基因集富集分析结果表明, lincRNA 与多个生物学过程相关, 如免疫反应、肌肉发育和有性生殖等.

这一研究提供了一个鉴定和分析非编码RNA特别是lincRNA的方法. 更重要的是, 研究拓展了目前小鼠的lincRNome, 为今后lincRNA的生理学功能研究奠定了基础. 这项研究获得的这些非编码RNA的注释信息可以为功能实验提供数据源. 每个lincRNA特定的功能还需要进一步的实验验证, 就像验证生存和大脑发育所需的lincRNA 那样. 希望将来对lincRNA 的生理学和病理学研究可以在人类疾病治疗中得到应用.

（生物通）

原文检索：

赵宇慧, 刘万飞, 曾瀞瑶, 等. 利用转录组数据鉴定和分析小鼠非编码RNA. 中国科学: 生命科学, 2015, 45: 845–859
Zhao Y H, Liu W F, Zeng J Y, et al. Identification and analysis of mouse non-coding RNA using transcriptome data. Sci China Life Sci, 2015, 58, in press, doi: 10.1007/s11427-015-4929-x