一. LncRNA简介
LncRNA (long non-coding RNA)是一类转录本长度大于200nt的非编码RNA，最初被认为是基因组转录的“噪音”，通常伴随着mRNA协同转录，而转录水平往往低于mRNA，被当成是RNA聚合酶II转录的副产物。（lncRNA的平均长度比mRNA的3‘UTR长，而CLIP-Seq支持的lncRNA上的靶点却比3’UTR上的少了非常之多）。然而，近年来的研究表明，lncRNA能够通过多种方式发挥调控作用，参与了转录调控、组蛋白修饰、入核转运、染体失活等过程，其转录和功能失调可能导致多种疾病的发生。它代表了基因组存在人类知之甚少的“暗物质”。鉴于其功能的重要性和多样性，越来越多的科研人员参与到对其的研究中来，引用BioTechnicques 2013最新通讯上的话："Long non-coding RNAs (lncRNAs) are everywhere these days"，各种高端杂志上发表了大量的综述性和研究性文章。 目前，对lncRNA功能的发掘1%都不到，而且发现新lncRNA的数量还在急剧增长，各种lncRNA的数据库诸如noncode，LncRNA Disease等对lncRNA种类和功能进行收录和更新，而一些新的机制，比如ceRNA也在围绕lncRNA展开，可以看到，在这个领域的研究呈现出
一幅如火如荼的场景。
二、长链非编码RNA（lncRNA）靶标数据库及预测软件汇总
1. ChIPBase
提供长链非编码RNA的表达图谱和转录调控的全面鉴定和注释。整合了高通量的RNA-seq鉴定的lncRNA及其表达图谱和ChIP-Seq实验技术鉴定的转录因子结合位点。网站：deepbase./chipbase/
更新：2012年11月 2. LNCipedia
对人类的长链非编码RNA的序列和结构全面的注释。网站： 更新：2012年7月
3. lncRNABase
提供miRNA调控长非编码RNA(lncRNA)、假基因(pseudogene)和环状RNA(circRNA)的互作信息和ceRNA调控网络。这些调控互作网络信息是基于高通量的CLIP-Seq实验数据。网
站：starbase./mirLncRNA.php 更新： 2013年11月
4. lncRNAdb
提供有生物学功能的长链非编码RNA的全面注释。这是长链非编码RNA研究领域的大牛John mattick实验室构建的网站。网站：/ 更新：2011年7月
5. LncRNADisease
提供了文献报道的疾病相关的长链非编码RNA的注释。 网站：cmbi./lncrnadisease 更新：2012年7月
6. NONCODE
提供对长链非编码RNA的全面注释，包括表达和该团队开发的ncFANs计算机软件预测的lncRNA功能。这是非编码RNA研究的知名数据库，已经更新到第三版。网站： 更新：2012年1月
7. NRED
提供人和小鼠的长链非编码RNA在芯片数据的表达信息。这也是John mattick实验室构建的网站。网站：jsm-research.imb.uq.edu.au/nred/ 更新： 2009年
8. Arraystar
三. LncRNA调控网络 数据库
当前很多通过研究miRNA与lncRNA, protein(RNA结合蛋白)与lncRNA的调控关系来揭示非编码RNA的功能，热门研究之一是通过竞争性内源RNA(ceRNA)调控网络研究lncRNA的功能。相关的miRNA-lncRNA, protein-lncRNA, ceRNA调控网络资源包括
1. starBase平台（starbase./mirLncRNA.php ）：
构建了最全面的CLIP-Seq实验支持的miRNA和lncRNA, Protein(RNA结合蛋白)和lncRNA (包括了lncRNA，pseudogene， circRNA)的调控关系网络,构建了ceRNA调控网络和提供了长非编码RNA功能预测工具。此外，starBase还构建了最全面的包含了14癌症类型（>6
000个样本）Pan-Cancer（泛癌）表达图谱和互作网络。[Nucleic Acids Res. 2014 Jan;42:D92-7.]
2. starScan软件工具 （mirlab./starscan/ ）：
基于降解组测序数据预测动植物的各类小RNA(miRNA，piRNA和内源的siRNA)靶向的lncRNA，circRNA，pseudogene和mRNA的软件服务平台。目前已经整合了20个动植物的物种的降解组测序数据 [Nucleic Acids Res. 2015;43:W480-6.]。
3. DIANA-LncBase数据库（/LncBase ）：
构建了基于单个CLIP-Seq数据和计算机预测的miRNA和lncRNA调控关系。[Nucleic Acids Res. 2013 Jan;41:D239-45.]
4. miRcode数据库（/mircode/）：
瑞典哥德堡大学的研究人员开发的一种可以搜索的界面软件来预测miRNA的靶点，当前的版本覆盖了完整的GENECODE注释的转录组，包括10419条已经注册的lncRNA。
5. linc2GO数据库（www.bioinfo./~liuke/Linc2GO/index.html）：
清华大学整合的lncRNA功能注释数据库，以竞争性內源RNA(ceRNA)假说为基础的人的lincRNA功能注释。
四.lncRNA研究思路
1. lncRNA筛选：
（1）通过lncRNA芯片或RNA测序等方法对多对疾病模型和对照样本组织进行lncRNA表达谱分析；
（2）通过生物信息学的方法筛选出具有表达差异的lncRNA，构建共表达网络，预测lncRNA的靶基因；
（3）通过PCR或Northern Blot技术对候选lncRNA验证，确定其表达差异。
2. lncRNA确定：
通过5' RACE获取lncRNA 5'全长，3' RACE获取lncRNA3'全长，最终拿到完整的lncRNA序列
3. 细胞分子水平研究
细胞水平表达：在细胞水平进行检测表达差异。
组织分布：检测不同组织、不同阶段表达特性。
表达水平动力学变化：比较不同处理条件下，如药物处理、诱导处理下，表达水平差异。
4. 功能研究：
（1）功能获得性研究：构建lncRNA过表达载体:原则上是将全长lncRNA定向克隆到表达载体上实现lncRNA的过表达。然而有些lncRNA很大或全长尚未分离，这时将视lncRNA在基因组上的定位采取不同的研究策略。
（2）功能缺失性研究：可通过siRNA、shRNA、反义核酸等方法沉默lncRNA，干预lncRNA后检测其对疾病相关基因表达的影响和对细胞表型如增值、凋亡、侵袭、转移等的
影响；
（3）采用RNA pull down、RNA-RIP(RNA Binding Protein Immunoprecipitation)、ChIRP-seq(Chromatin Isolation by RNA Purification)等方法检测与lncRNA结合的DNA、RNA、蛋白质。
