Circular RNA expression profiles during the differentiation of mouse neural stem cells
Yang et al. BMC Systems Biology 2018, 12(Suppl 8):128
https://doi.org/10.1186/s12918-018-0651-1
中枢神经系统发育过程中，神经干细胞的增殖和分化至关重要，作者通过对小鼠 NSCs 细胞分离后RNA-seq获得数据后，并构建共表达图谱。
知识积累
neural stem cells (NSCs) ：神经干细胞
central nervous system (CNS) ：中枢神经系统
主要材料与方法
- 小鼠NSCs细胞的分离及培养具体详见文章。样品信息为：培养0天，培养2天及培养6天，代表发育过程的不同阶段。
- Illumina Hi-Seq 4000 sequencer 100bp PE测序。
- TopHat 用于比对，参考基因组使用 GRCm38 mm10。Cufflinks用于组装转录本，注释信息来源于 GENCODE数据库。Cuffdiff用于转录本的差异分析，Q-values < 0.05。
- 未比对到基因组上的数据使用 UROBORUS 识别circRNA。
- GO 及KEGG功能分析。
- miRNA 预测使用 miRanda，筛选 downregulation scores。这里要注意的是：circRNA的序列获得方式，首先挑选来源于被注释外显子的差异表达circRNA，
We assembled the sequences of circRNAs by following two steps: (1) assembled the annotated exons from the differentially expressedcircRNAs, and (2) copied 100-bp reads from the startof the sequence and added them to the end of the sequence.
并设置分值 >150，及结合能量为− 20.0 kcal/mol。
- 共表达网络使用Cytoscape绘制。包含上下调circRNA、靶mirRNA及对应的上下调情况。
主要结果
首先，获得三组来自于 ribominus RNA sequencing的数据，FPKM计算表达量后，以2d作为比较组，获得两组差异表达mRNA,并通过GO及KEGG进行功能分析。
挑选大于0.1 RPM的circRNA进行来源基因的GO分析，获得两组差异表达的circRNA，对其GO富集分析。并预测靶miRNA绘制互作网络图。
