circRNA生信文章-学习别人的套路

世上本没有套路，用的人多了，便成了套路。

今天介绍一篇circRNA生信文章，对于参加过我们数据挖掘相关培训班的童鞋来说，这些分析大多是比较熟悉的。

文章发表在《Cancer Cell International》上，杂志最新影响因子3.439。本文通过分析公共数据库中胃癌相关数据，构建了circRNA相关的ceRNA网络。

一、筛选差异表达circRNA，miRNA以及mRNA

本文从GEO数据库中选取了4个相关数据集，

分别做了差异表达分析，然后进行整合排序，选择前8的circRNA（DEcircRNAs）作为进行进一步的分析，这里在整合排序的时候用到了一个包"RobustRankAggreg"，可以整合不同数据集的差异表达结果，做芯片的meta分析，有兴趣的童鞋可以去研究一下。

另外一方面，文章从TCGA的数据中筛选胃癌差异mRNA（DEmRNAs）以及差异miRNA（DEmiRNAs），用于与后面预测的靶点取交集。

二、靶点预测与ceRNA网络构建

首先，预测上述8个DEcircRNAs靶向的miRNA，用到的数据库为CSCD和

CircInteractome，然后用预测的miRNA与DEmiRNAs取交集，用于后续分析。

随后，用上述得到的交集DEmiRNAs预测mRNA靶点，用到的是TargetScan、miRTarBase、miRDB三个数据库，再将预测到的mRNA与DEmRNA取交集。

最后，运用上述得到的circRNA, miRNA, mRNA，构建ceRNA网络。

三、分子功能分析

接下来就是常规操作，对ceRNA网络中的mRNA先进行GO和kEGG通路富集，

再做个PPI网络，找到hub基因。

这篇文章的大致内容就是这样，这里需要指出的是，circRNA的数据来源于GEO，这是因为TCGA里面目前还没有circRNA的数据，但是mRNA和miRNA的数据还是有的（lncRNA也有），所以，文章联合了这两个数据进行分析。