如题，今天我们来介绍Starbase：http://starbase.sysu.edu.cn/index.php

这个网站我们在（资源帖）S5E28: lncRNA常用数据库大盘点(上)提到过，但是没有深入展开，此网站甚是强大，当为研究非编码RNA必备神器之一。下面我们重点看最常用的四大功能：

一、根据microRNA找非编码RNA（比如lncRNA，circRNA等）

二、根据microRNA找mRNA靶点；

三、查找ceRNA调控分子；

四、查找RNA的结合蛋白；

下面我们直接看例子：

一、根据microRNA找非编码RNA

在上图选择miRNA-lncRNA互作，我们以miRNA 125a-5p为例，选择miRNA 125a-5p：

选择筛选的严格程度, 我们按照最低的：low stringency：

接下来：

选择在14种肿瘤中，至少出现1个，lncRNA可以空着：

点击Search，出现两条：

一个是Targetsite,

单击显示具体的结果：

然后选择Cancer Num：

这里显示的是hsa-miR-125a-5p和XIST(lncRNA)表达负相关，r=-0.159，P=0.0156。接着点击Expression Profile：

选择Cancer Type肿瘤类型和Chart Type图标类型，这里我们选择Boxplot箱式图：

当然，如果大家觉得只有Xist和NEAT1两条lncRNA，数量少些，那可以把肿瘤数量设置为0：

这样出来的lncRNA就多了，出现了27条lncRNA：

二、根据microRNA找mRNA靶点

我们选择miRNA-mRNA interaction，同样的设置：

预测到954个mRNA:

我们看到这里的预测软件是Pictar,RNA22,PITA和MiRanda，单击第一个基因SEMA4D的CancerNum也可以看到结果：

同样也可以看到microRNA和mRNA的表达相关性：

三、查找ceRNA调控分子；

ceRNA的作用机制我们以前介绍过：聊科研系列•第三期: 竞争性内源RNA（敌之敌，即吾之友）

在ceRNA network中，我们以FOXO1为例：

然后搜索：

单击ceRNA type，我们看到有三条circRNA和3条lncRNA：

我们分别单击MALAT1的P value和CancerNum，两者有18条共同的miRNA：

肿瘤数量跟我们前面看过的一样：

四、查找RNA的结合蛋白；

我们选择第一项protein-lncRNA interactions，可以选择结合蛋白：

也可以直接输入lncRNA：

结果就出来了：

单击CancerNum确定蛋白与lncRNA表达相关性：

好了，今天的内容就到这里了。

文章：小张聊科研