恶性肿瘤风险lncRNA多态位点识别及其功能注释研究

lncRNAs are a class of non-coding RNA molecules greater than 200 nucleotides in length, human polymorphisms at lncRNAs (lncSNPs) can interfere with lncRNA function and affect their expression, thereby initiating cancers. Systematic identification and functional dissection of cancer risk lncSNPs can provide new insight into the etiology and pathogenesis of human cancer. In this study, we will combine bioinformatics analyses with experimental verification, integrate several data sources, such as cancer associated next generation sequencing data, lncRNA array data, SNP data and multiple functional omics data, develop algorithm and model for identifying cancer risk lncSNPs based on multi-omics data fusion, clarify pathogenesis of lncSNPs affecting lncRNA function and cancer. Furthermore, we will conduct case-control studies in colon and gastric cancer to experimentally assess the evidence for the relationship between key lncSNPs and cancer. In addition, we will construct bioinformatics platforms and online databases to identify and annotate risk lncSNPs for human cancer. Our study has important scientific and clinical value in revealing potential mechanisms of cancer pathogenesis and development and identifying new biomarkers and drug targets.

lncRNA是一类长度超过200nt的非编码RNA分子，lncRNA上的遗传多态(lncSNPs)可以干扰和破坏lncRNA的功能，引起lncRNA异常表达，进而导致恶性肿瘤的发生。系统识别恶性肿瘤风险lncSNPs并阐明其功能对于探索肿瘤的致病机理具有重要研究意义。本课题将生物信息学分析与生物实验验证相结合，利用恶性肿瘤的二代测序数据、lncRNA芯片数据、SNP数据和功能组学数据等数据资源，开发基于多组学数据融合的恶性肿瘤风险lncSNPs识别算法和特征评价模型，挖掘恶性肿瘤发生发展过程中的风险lncSNPs，研究lncSNPs导致lncRNA功能失调从而引发肿瘤的致病机理，并以结肠癌、胃癌等肿瘤为例，实验验证关键lncSNPs的功能和作用机制，开发恶性肿瘤风险lncSNPs的生物信息学平台。本课题对揭示lncSNPs在肿瘤中的作用机理、开发新的肿瘤标志物和药靶等具有重要的应用价值。

本研究按计划如期完成。研究长链非编码RNA多态（lncSNPs）与恶性肿瘤之间的关联，对于解析非编码RNA的生物学功能、阐明肿瘤复杂的致病机理和开辟新的治疗方向等具有重要研究意义。本研究中，我们开发了7个恶性肿瘤相关lncRNA研究的数据库，包括Lnc2Cancer、LincSNP 2.0、Lnc2Meth、MSDD和NSDNA数据库等，这些数据库得到国内外科研人员的广泛关注和使用。我们开发了基于新一代测序数据和多组学数据融合的恶性肿瘤风险lncSNPs识别算法，识别出大量潜在的恶性肿瘤风险lncSNPs，利用生物学实验验证了部分lncSNPs的功能，解释其在恶性肿瘤发生发展中的作用机理。我们还研究了lncSNPs对分子调控网络的干扰和功能影响，构建了lncRNA参与的ceRNA网络、lncRNA介导的前馈环网络L-FFLs和drug-pathway网络等。此外，本研究将算法成功扩展到多种其它重大复杂疾病的非编码RNA研究中。在本课题的资助下，共发表SCI 论文14 篇（均标注了项目编号），累计影响因子达到96.32，其中在《Nucleic Acids Research》杂志上发表论文6篇（SCI影响因子：10.162），1篇论文被评为ESI高被引论文。

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