circMine：人类疾病相关circRNA转录组的综合数据库 | circRNA研究数据库推荐

此前小编为大家分享了一篇circRNA理论知识点的paper（circRNA在癌症和肿瘤学中的新作用），今天继续分享circRNA研究工具篇：circMine数据库。

circMine是首个旨在系统地整合、分析和可视化特定生理和病理条件下人类circRNA转录组数据的综合数据库。与其他只提供普通和组织特异性circRNA的基因组学、表达模式、功能和结构注释的数据库相比，circMine可以提供独特的数据和显著的功能，填补一些服务空白。

目前版本的circMine提供了1821448个条目，由来自31个人体部位1107个样本的136871个circRNA、87种疾病和120个circRNA转录组数据集组成。

circMine有哪些功能？

circMine除了有搜索、浏览、数据上传/下载的常规功能外，还在Tools和Web Server模块中部署了其他针对circRNA的分析工具。* 上述功能均可以通过首页导航栏访问

Tools → 13种分析工具

为了通过定制分组和设置不同参数全面分析circMine中的数据，开发团队基于R设计了13个分析函数。所有13种分析功能都允许用户根据其临床数据对样本进行分组，为不同的分析分配不同的参数，还可以使用自己的circRNA转录组数据执行这些分析。：1）差异表达模块包含7种分析功能：普通分析、差异表达分析、箱线图、火山图、热图、GO和KEGG分析；2）共表达模块则包含6种分析功能：共表达分析、线性图、箱线图、关联图、GO以及KEGG分析。

Tools → 另外3种工具

circMine还开发了另外3种工具来系统地发现circRNA–miRNA相互作用和circRNA可翻译性：1）circRNA-miRNA预测：基于miRanda、miRBase和circBase资源开发了circRNA-miRNA预测工具来识别/推测circRNA-miRNA相互作用；2）circRNA IRES预测：根据BLAST、IRESbase和circBase资源，开发了circRNA IRES预测，以确定实验验证的人类circRNA IRESs；3）ribo-circRNA定位工具：为鉴定ribo-circRNA并预测其翻译的肽和蛋白的亚细胞定位，开发团队实现了基于riboCIRC、DeepLoc和circBase的ribo-circRNA定位工具。

Tools → circRNA 名称转换工具

考虑到circRNA在不同平台使用的命名法不同，开发团队还开发了一个circRNA名称转换工具，能够实现不同平台的circRNA ID的相互转换。

Web Server

用户可以在此模块上传自己的数据，进行差异表达和共表达分析（13种工具）。

应用实例

利用circMine进行综合分析，发现与前列腺癌进展相关的潜在可转化的circRNA。

Step1:根据数据集的样本信息将样本分为两组（分别为低（Gleason<6）和高（Gleason>8））。在差异表达模块中进一步执行7项分析：一般分析的结果显示，两组之间的circRNA表达谱存在显著差异。此外，通过差异表达分析，确定了2052个失调的circRNAs。GO和KEGG富集结果表明，这些上调和下调的circRNA富集在与前列腺癌进展相关的关键生物学功能和途径上，包括蛋白质修饰、细胞粘附、肌动蛋白细胞骨架、蛋白多糖、GTP酶活性、ErbB信号、内吞作用、甲状腺激素信号、以及RNA和DNA处理。这些结果与最近的研究结果一致。

Step2:从2052个失调的circRNA中确定了190个核糖核酸，并使用核糖核酸定位工具确定了263个由这些核糖核酸翻译的推测肽和蛋白质，这263个多肽和蛋白质具有不同的亚细胞定位。热图结果表明，这190个核糖核酸可以显著区分不同等级的前列腺癌。

Step3:使用circRNA IRES预测工具确定79个circRNA，包括五个与前列腺癌进展相关的具有最佳翻译潜能的核糖circRNA：hsa circ 0003700、hsa circ 0003458、hsa circ 0001112、hsa circ 0008351和hsa circ 0003643。此外，共表达模块中的boxplot和corrplot分析表明，它们之间有明显的相关性。circRNA-miRNA预测发现1532个miRNAs可能能够与5个circRNAs相互作用。最后，5个circRNA的共表达的功能富集结果与2052个失调circRNA的功能富集结果一致，表明这5个circRNA可能通过自身翻译和与miRNA的相互作用在调控前列腺癌的进展中发挥重要作用，但这个结果还需要今后在体外和体内进行实验验证。

circMine：http://hpcc.siat.ac.cn/circmine或 http://www.biomedical-web.com/circmine/

参考文献
Zhang W, Liu Y, Min Z, et al. circMine: a comprehensive database to integrate, analyze and visualize human disease–related circRNA transcriptome[J]. Nucleic acids research, 2022, 50(D1): D83-D92.
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