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【miRNA专刊第三期】结合lncRNA,让miRNA功能更立体

发布日期:2016年11月04日   浏览次数758

        21世纪以来,非编码RNA的研究突飞猛进,各种不同的RNA名词被发布,如miRNA、piRNA、qiRNA、lncRNA、circRNA等等。其中,lncRNA和circRNA是近些年非常热门的研究方向,在高通量测序等技术的辅助下,新的lncRNA和circRNA被不断发现,其功能也被逐步揭示。令人惊讶的是,lncRNA与circRNA有一项共同的作用,就是作为体内miRNA的内源抑制物,即ceRNA。今年五月,Nature Reviews Genetics上发表了一篇综述(Thomson et al,. Nat Rev Genet. 2016 May;17(5):272-83.),仔细衡量了支持和质疑ceRNA理论的各项证据,总结了目前ceRNA的研究情况和前景展望(关于该文章的详细解读:单击这里

 

引文

                                                                            

        ceRNA(competitive endogenous RNA,竞争性内源RNA)假说是对miRNA→RNA学说的补充,认为存在反向RNA→miRNA作用方式,ceRNA通过与miRNA反应原件(如目的基因3’UTR等序列)竞争相同的miRNA,进而调节靶基因转录本的表达。由此可见,ceRNA的核心是miRNA。miRNA作为研究最早、最深入的非编码RNA,目前正在承担串联整体非编码RNA研究领域的任务,未知的非编码RNA可以通过研究其与miRNA的作用方式来揭示它的功能。从另一个角度讲,这也为我们进行miRNA的课题研究提供了新的方向。研究miRNA与lncRNA等其他非编码RNA的作用关联,其一揭示了lncRNA的功能,其二使已知miRNA的上下游功能研究更全面和立体,其三更贴近目前的研究热点领域。以此角度切入课题,文章发表的效率必然会更高。

        在6月份的Neuron杂志中(IF=13.97),Rani等人在Human Body Map lincRNA数据库中选择了358个在脑组织特异的lncRNA位点,又在之前报道的miRNA array中选择了53条脑组织特异性的表达的miRNA。他们运用TargetScan的生物信息学的算法,找到了4个lncRNA的位点,每一个位点产生的lncRNA都至少存在10个脑组织中特异表达的miRNA的结合位点。根据ceRNA的原理,他们推测这些lncRNA有可能对这些miRNA起内源抑制作用。其中,LncND位于人类基因组上的2p25.3位点,该位点会在一些神经性疾病的病人中缺失。 综合这些因素,Rani等人判断LncND在神经分化过程中其重要作用。LncND在序列上预测有超过15个miR-143-3p的结合位点,故其对神经分化的作用很有可能是通过miR-143-3p实现的。

        之后,他们用多种方式验证了他们的预测。他们通过IP和双荧光素酶等实验首先确认了LncND确实能够结合miR-143-3p。之后,他们预测了miR-143-3p的下游靶点。他们发现miR-143-3p特异性的靶向于重要的信号通路蛋白Notch-1和Notch-2,并且用双荧光素酶及WB等实验确认了这一点。此后,根据LncND与miR-143-3p的作用模式,他们又验证了LncND与Notch蛋白的表达量的变化关系。最后,他们用充足的功能实验验证了LncND在神经元分化中的作用,并用小鼠动物模型验证了其功能(Rani et al,. Neuron.2016 June; 90:1-15.)。

 

解析

                                                                                                                                     

综合来看,本文建立了LncND-miRNA143-Notch这一调控通路,逻辑清晰严密,验证实验充足。同时我们也发现,虽然本文的研究核心是lncRNA,但是并没有什么额外的实验技术需求,绝大部分研究miRNA的实验室均能完成。所以对于研究miRNA的实验室来说,在课题中加入lncRNA的相关部分并没有太大难度,却有很大回报。需要特别注意的是,此类文章对前期的立题和筛选要求较高,如何选择有意义的lncRNA/miRNA,如何进行有效的筛选和验证,是整个课题重要性的决定因素。目前网络上越来越多的lncRNA/circRNA资源(lncRNAdb,StarBase等)是我们重要的参考和预测工具,需要熟练使用,另外充足的文献知识储备也是必需的。成功走出第一步之后,后续的实验内容虽多,但在逻辑上都是顺理成章的,设计起来就没有难度了。

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