前面我们已经介绍过circRNA的基础概念: 首先了解一下circRNA背景知识，背景知识，以及 circRNA芯片分析的一般流程，还有circRNA-seq分析的一般流程。看起来好像是把circRNA都介绍完了 ，不过在ceRNA芯片里面，其实也有一部分circRNA。其实ceRNA(competing endogenous RNAs，竞争性内源RNA) 是一种假说，是指一种全新的基因表达调控模式，我们已知miRNA可以通过结合mRNA导致基因沉默，而ceRNA（lncRNA、circRNA…）可以通过竞争性结合miRNA来调节基因表达，从而影响细胞的功能。

什么是ceRNA-芯片呢

ceRNA-芯片，其实就是大杂烩，包含了mRNA、lncRNA、circRNA的基因芯片，可同时获得这三个层面的表达数据，同时作为lncRNA和circRNA两种非编码RNA调控功能研究的利器。
最出名的就是SBC human ceRNA array V1.0芯片，但是呢，因为他们委托Agilent公司生产，所以在GEO数据库里面，其实是https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GPL22120 Agilent-078298 human ceRNA array V1.0 4X180K [Probe Name Version]
可以看到，截止到（2019-12-11 ）看到的已经发表，并且使用了Agilent-078298 human ceRNA array 的研究，还公开其芯片数据的研究并不多。（主要是，太多的研究并不公布其芯片数据）

产品特点：
▪ 超值：覆盖circRNA、lncRNA、mRNA，一份芯片数据同时得到三个层面的表达信息。circRNA和lncRNA作为典型的内源竞争性RNA，此款芯片可以让您畅游ceRNA调控研究。挑战性样本（血清、血浆、外泌体）同样适用。
▪ 高通量：包含88,371条circRNA，68,423条lncRNA、18,853条mRNA，让您的筛选范围更广。
▪ 精准：利用芯片碱基互补杂交的方式，能够对整体表达丰度较低的circRNA更灵敏、稳定地进行检测。
▪ 特异性高：环状RNA -特异的反向剪接位点探针设计，保证每个探针检测的特异性，避免与母基因之间的冗余影响。
▪ 简单快速：最快一周交付，数据分析简单、快速，报告图片文章化。
▪ 加送增值分析：疾病相关环状RNA预测。
其数据库来源: Circbase（88371）、GENCODEv21 /Ensembl(18,100)、LNCipedia v3.1 (40,621)、Lncrnadb (28)、Noncode v4 (2,608)、UCSC (25,919)

3个方向的差异分析

前面我们说到了ceRNA-芯片，其实就是大杂烩，包含了mRNA、lncRNA、circRNA这么多信息，那么就可以对不同的表达矩阵分开是走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等。这些流程的视频教程都在B站和GitHub上，目录如下：

• 第一讲：GEO，表达芯片与R
• 第二讲：从GEO下载数据得到表达量矩阵
• 第三讲：对表达量矩阵用GSEA软件做分析
• 第四讲：根据分组信息做差异分析
• 第五讲：对差异基因结果做GO/KEGG超几何分布检验富集分析
• 第六讲：指定基因分组boxplot指定基因list画热图
  仅仅是最后得到的差异分子，并不是以前的mRNA后面的基因名，而是miRNA，lncRNA，甚至circRNA的ID，看起来很陌生罢了。感兴趣可以细读表达芯片的公共数据库挖掘系列推文 ；
• 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够
• 解读SRA数据库规律一文就够
• 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够
• GSEA分析一文就够（单机版+R语言版）
• 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的
• 差异分析得到的结果注释一文就够
  我们分享的文章是发表 September 19, 2019 https://doi.org/10.3892/ol.2019.10880 的Changing expression profiles of lncRNAs, circRNAs and mRNAs in esophageal squamous carcinoma ，其3个差异分析结果热图如下：
  

  差异分析的策略

  很简单的，3个表达矩阵分别分析即可，如下：
  
  所以就会有3个火山图
  
  最后的数据库注释，也是可以从3个方面的数据来。

  也有公布芯片数据的研究

  比如发表在 Front Genet. 2019 Sep 文章 CeRNA Expression Profiling Identifies KIT-Related circRNA-miRNA-mRNA Networks in Gastrointestinal Stromal Tumour ，就表明芯片数据上传到了在 GSE131481. 该研究使用的是 Agilent-078298 human ceRNA array V1.0 4X180K [Probe Name Version] ，就是 SBC human ceRNA array V1.0芯片，一回事。