Les longs ARN non codants : la contribution des bases de données

Au début du mois de mai 2023, un document a été publié dans Nature Reviews in molecular cell biology, intitulé « The Contribution of Databases to the Understanding of Long Noncoding RNA Elements of LncRNAs », dans lequel deux chercheurs génomiques ont présenté un examen des types et des propriétés des LncRNA, et une discussion de leur contribution à la recherche sur les défis et les opportunités dans le domaine de la recherche sur les éléments de l'AR. Les ARN non codants sont une classe de molécules d'ARN qui sont composées de plus de 200 nucléotides qui n'ont pas la capacité de faire des protéines ou ont des capacités de codage limitées pour les protéines. Des études intensives ont identifié et caractérisé les ARN lnc dans un groupe de noa, démontrant que les ARN lnc dépassent le nombre de gènes de codage protéique et ont des rôles réglementaires importants dans les maladies, l'équilibre et les réactions. Des efforts considérables ont été faits récemment pour construire des bases de données d'ARN divers, qui travaillent ensemble comme une infrastructure essentielle pour la communauté scientifique. Dans leur document, les chercheurs fournissent un examen de ces bases de données, identifient les caractéristiques de beaucoup d'entre eux, et discutent des défis et des possibilités pour une meilleure compréhension de l'univers des ARN lnc. Dans les bases de données, le document se réfère à ses caractéristiques: - TANRIC, Mitransscriptome et ReflNC: règles qui se concentrent sur les profils d'expression dynamique des lncRNA dans les échantillons de cancer. ExorBase: se concentre sur l'identification des vésicules extracellulaires pour divers liquides corporels humains. - lncatLAs et RnaLocate: dans eux est la concentration des composants sous-cellulaires de lncRNAs. Dynamique-BM : Elle se concentre sur les processus de développement des RN lnc. lncExpDB: Cette base de données évalue les capacités d'expression des lncRNA dans divers contextes biologiques et fournit des profils d'expression complets et des réseaux de co-expression pour les lncRNAs humains. Chacune de ces bases de données a ses propres caractéristiques uniques et se concentre sur différents aspects de la recherche sur lncRNAs. Le document conclut en appelant à une collaboration mondiale pour unifier les efforts et les normes visant à identifier, caractériser et correlate lncRNAs, dans le but de construire un monde plein de données sur lncRNAs. Ma, l., zhang, z. la contribution des bases de données pour comprendre l'univers des rnas non codants longs. nat rev mol cell biol (2023). https://doi.org/10.1038/s41580-023-00612-z — Source: publié sur la page "centre du cerveau" de facebook