前言
现在生物学研究中对RNA的研究与日俱增，siRNA，piRNA，miRNA, LncRNA一个个明星分子层出不穷。更有一些新的名词不断产生，如ceRNA。其实ceRNA的提出也有一段时间了，而且它并不是一种新的RNA分子，而是一种调控机制。
在最近的研究中表明基因在转录调控中存在多种模式作用，microRNA作为其中一种重要的调控因子，是长短约22nt的短链RNA，能够通过抑制目的基因的翻译或降解目的基因，从而反向调节目的基因的表达。而实际调控过程中不仅仅是简单的microRNA-mRNA的沉默机制，还有更为复杂的调控网络，一些非编码的RNA同样存在与microRNA的结合位点，在细胞中起到miRNA海绵（miRNA sponge）的作用，进而解除miRNA对其靶基因的抑制作用，升高靶基因的表达水平，也因此构建了庞大的ceRNA网络（ceRNETs），这一作用机制被称为竞争性内源RNA（ceRNA）机制。
研究ceRNA的调控机制有重要的生物学意义，例如癌症等疾病的分子机理的解析，对后期的疾病诊治，药物开发等意义重大。
下表是某调查机构发出的标题含ceRNA的标书增长情况。从2013-2015年，标题中含有ceRNA的标书数量基本持平。而后的统计中2016年的中标数量比2015年翻了一倍。资助额度的变化趋势接近。我们注意到2014年总资助额度较高，发现当年有一个200万的大项目，主要研究肿瘤基于ceRNA机制的长链非编码RNA调控网络。
接下来进入正题
lncRNA和circRNA是常见的参与ceRNA调控的RNA分子，
下面以lncRNA（circRNA亦然）为例介绍ceRNA调控的研究分析策略。
方法概述：首先进行miRNA-target（miRNA-mRNA或miRNA-lncRNA）调控关系预测。然后根据共有miRNA预测lncRNA-mRNA调控关系对。同时计算调控关系对表达值上的相关性用，用以筛选结果和提高预测的可靠性。
1.首先我们通过测序或者芯片实验可以得到mRNA、lncRNA、circRNA以及miRNA在实验样本中的表达信息。接着我们可能通过差异筛选或者其他方式筛选出了我们关注的RNA。我们需要的就是这些RNA的序列以及表达量信息。
2.接着根据序列信息，可以利用Miranda软件，分别预测miRNA与mRNA、lncRNA的靶基因，即miRNA-mRNA、miRNA-lncRNA靶基因关系对。同样的，利用RNA的表达量情况预测miRNA与mRNA、lncRNA构成的micorRNA-target关系对，此处可以选择皮尔森相关性分析方法，例如python numpy库中的corrcoef函数，筛选相关性高的关系对。
然后我们要综合两种预测的结果取交集以提高结果准确性。
Miranda 预测结果：
相关性展示：
3.然后利用ceRNA_score原理（下文中介绍）预测ceRNA，形成lncRNA-mRNA调控关系对。同时利用表达值预测lncRNA-mRNA关系对。
综合两步分析的结果取交集得到我们最终预测的ceRNA调控关系对。
4.lncRNA功能注释（KEGG、GO）：此处的lncRNA通过竞争有限的miRNA来调节mRNA的表达和降解，即所谓的ceRNA。 lncRNA和mRNA通过共享的miRNA进行交流，因此也具有相似的功能。用超几何分布检验方法，计算lncRNA调节的这些mRNA在GO或KEGG条目的富集显著性。作为lncRNA的功能注释。
5.最后，以网络图的形式（如下图）展现lncRNA-miRNA-mRNA的三元关系。这里采用的是cytoscape（version 3.4.0）软件绘制的关系网络图。
PS. 关于上面提到的ceRNA score原理：
lncRNA对miRNA有调控关系，而该miRNA对mRNA也有调控关系，那么该lncRNA就有可能作为该mRNA的ceRNA产生调控作用。lncRNA作为预测的ceRNA，我们会从两个方面进行约束。lncRNA-mRNA必须有共同的miRNA，且相对高的MRE密度。
ceRNA_score和pvalue的计算方法如下：其中分子代表lncRNA和mRNA共有的miRNA MRE数量；分母代表lncRNA和miRNA的MRE数量。
p值计算公式如下：其中MT表示所有的miRNA的数量；mp表示与该mRNA有调控作用的miRNA数量；mn表示与该lncRNA有调控作用的miRNA数量；mc表示共同miRNA的数量。
所以大致的流程如下：
结语
需要清楚的是，我们通过重重筛选计算得到的ceRNA调控关系对也只是通过生物信息学的分析方法得到的预测结果，它提供的是一个研究的方向和范围，最终还得通过后续的生物学实验来进行验证。
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