龔靜 柳純潔 繆小平 郭安源

隨著高通量測序技術(shù)的發(fā)展，人們發(fā)現(xiàn)人類基因組中絕大部分DNA可轉(zhuǎn)錄為RNA，但其中能夠編碼蛋白質(zhì)（Protein-coding）的DNA僅占全基因組很少一部分（約2％）［1］，剩余絕大部分DNA也可以轉(zhuǎn)錄為不能翻譯成蛋白質(zhì)的RNA，即非編碼RNA（Non-coding RNA，ncRNA）［2］。 根 據(jù) RNA 長度，非編碼RNA又主要分為短鏈RNA（small RNA，smRNA）和長鏈非編碼RNA（Long non-coding RNA，lncRNA）。smRNA主要包括轉(zhuǎn)錄起始RNA（tiRNA，18 nt）、Piwi蛋 白 相 互 作 用 RNA（piRNA，26-31 nt）、微小 RNA（microRNA，22 nt）、小核仁 RNA（snoRNA，60-300 nt）等。lncRNA是一類長度大于200個核苷酸，不表現(xiàn)蛋白質(zhì)編碼潛能的RNA［3］。lncRNA作為一種ncRNA，一直被認(rèn)為是基因轉(zhuǎn)錄“噪音”而未受重視。然而，最近的研究表明，lncRNA在正常發(fā)育和疾病發(fā)生發(fā)展過程中都扮演著重要的角色，具有豐富的生物學(xué)功能：參與X染色體的失活［4］，調(diào)控mRNA的降解［5］，參與造血系統(tǒng)及免疫應(yīng)答［6，7］、構(gòu)成細(xì)胞核亞結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)骨架［8］，作為染色質(zhì)重塑（Chromatin remodeling）調(diào)控因子［9，10］等。

單核苷酸多態(tài)性（Single nucleotide polymorphism，SNP）是指在基因組DNA水平上發(fā)生的單個核苷酸變異所引起的DNA序列多態(tài)性［11，12］。隨著人類基因組計劃和千人基因組（1000 genome）項目的完成［12，13］，人類基因組基本趨于完善。目前已知人類基因組大約有30億對堿基，其中可能發(fā)生變異的位點多達88 111767（NCBI dbSNP 142），平均每60個堿基就可能出現(xiàn)一個SNP。研究表明健康個體之間基因組堿基差異大約為0.1％，即兩個隨機個體中每1200-1500個堿基就會有一個差異堿基。這些SNPs不僅是造成健康個體間差異的重要因素，而且大量研究還證實，有些SNP與疾病易感性、藥物敏感性及疾病發(fā)生發(fā)展都有關(guān)系［14，15］。隨著SNP分型技術(shù)的發(fā)展，SNP標(biāo)記的發(fā)現(xiàn)和定位越來越多。相對于以限制性片段長度多態(tài)性為代表的第一代遺傳標(biāo)記和微衛(wèi)星多態(tài)性為代表的第二代遺傳標(biāo)記，SNP具有分布廣泛、數(shù)量多等特點，成為了第三代遺傳標(biāo)記，更加適合于基因性狀及疾病的研究［16］。

既然lncRNA不是垃圾基因，那么lncRNA上的SNP也有可能通過改變lncRNA的功能而成為功能性SNP?；谶@個假設(shè)，很多研究者展開了一系列工作并取得了一定的成果。本文擬對這些lncRNA相關(guān)SNP文獻進行綜述，介紹lncRNA相關(guān)SNP的鑒定與功能預(yù)測方法以及相關(guān)生物信息數(shù)據(jù)庫，供相關(guān)研究者參考，以期能夠為研究lncRNA提供新的策略。

1 SNP常用研究方法

目前國內(nèi)外SNP研究方法大致有如下三種。

1.1 分子流行病學(xué)研究

可分為全基因組關(guān)聯(lián)分析（Genome-wide associ-ation study，GWAS）和候選基因策略。其中，GWAS是以全基因組SNP標(biāo)記為研究內(nèi)容進行病例-對照關(guān)聯(lián)分析，以期發(fā)現(xiàn)影響疾病或者復(fù)雜性狀遺傳特征的一種策略，該方法在研究性狀相關(guān)SNP方面已取得了重大成果。美國國家人類基因組研究所（NHGRI）對所有發(fā)表的GWAS文獻進行整理，建立了一個在線實時更新網(wǎng)站（NHGRI GWAS Catalog，https：//www.genome.gov/26525384， 現(xiàn) 已 移到EBI http：//www.ebi.ac.uk/gwas/），可以按照疾病方便地下載GWAS鑒定的SNP［17］。截止2015年2月，該數(shù)據(jù)庫已收錄了15 000多個與各種性狀相關(guān)的SNP，這些性狀既包括單基因疾病，也包括癌癥、肥胖癥、糖尿病、精神分裂癥、高血壓、老年癡呆癥等復(fù)雜疾?。?8-21］。這些SNP有助于確定基因多態(tài)性與疾病的關(guān)系，解釋個體間表型差異對疾病易感程度，研究不同基因型個體對藥物反應(yīng)差異和指導(dǎo)藥物開發(fā)及臨床合理用藥等。然而，GWAS也存在一定的局限性。雖然GWAS成本有所下降，但仍需耗費大量精力和經(jīng)費。另外，GWAS也并非對所有SNP進行研究，而是先根據(jù)單體型圖譜和連鎖不平衡關(guān)系在全基因組范圍內(nèi)選擇標(biāo)簽SNP（tagSNP），其實驗所發(fā)現(xiàn)的疾病相關(guān)SNP只能代表其連鎖的區(qū)域與疾病有關(guān)系，而真正的“致病”遺傳變異（Causal genetic variants）還有待進一步精細(xì)分析。因此，仍有很多研究者采用候選基因和候選通路策略進行分子流行病學(xué)研究。在GWAS研究還未興起時，傳統(tǒng)的篩選策略發(fā)揮了重要作用，發(fā)現(xiàn)了大量疾病相關(guān)SNP。在后GWAS時代，很多研究者把GWAS發(fā)現(xiàn)的易感區(qū)域作為候選位點，然后對該區(qū)域進行精細(xì)定位或者功能實驗，并獲得了重要的研究成果。

1.2 SNP相關(guān)的生物信息學(xué)研究

生物信息學(xué)（Bioinformatics）作為一門交叉學(xué)科，在SNP的鑒定、注釋、儲存、功能預(yù)測等各個方面發(fā)揮重要功能。如 SAMtools［22］、GATK［23］工具可以從全基因組DNA測序和外顯子DNA測序中鑒定SNP ；ANNOVAR［24］、SIFT［25］、SNPinfo［26］工具 可以對SNP進行注釋，尋找其潛在的功能；dbSNP用于SNP的儲存；plink［27］工具用于SNP與疾病相關(guān)性的分析，miRNASNP［28］、PolymiRTS［29］數(shù)據(jù)庫可以方便地搜索miRNA相關(guān)的數(shù)據(jù)庫等。

1.3 SNP功能實驗

無論是人群研究得到的疾病相關(guān)位點還是生物信息學(xué)預(yù)測的功能性SNP，最終都需要通過分子生物學(xué)實驗探索其具體的生物作用機制。最常用的方法是構(gòu)建野生型和變異型載體，將其轉(zhuǎn)染于細(xì)胞，通過熒光素酶報告基因?qū)嶒烌炞CSNP對基因表達水平的影響，運用RT-PCR，Western blot等方法檢測野生型和變異型細(xì)胞中靶基因mRNA和蛋白質(zhì)表達水平。同時還可以觀察轉(zhuǎn)染后細(xì)胞的生物學(xué)特性的變化：細(xì)胞生長與增殖、細(xì)胞凋亡與細(xì)胞周期分布、細(xì)胞遷移能力等。

2 分子流行病學(xué)發(fā)現(xiàn)的lncRNA相關(guān)SNP

H19基因是最早被發(fā)現(xiàn)的有功能的lncRNA之一，位于人染色體11p15.5，編碼一個2.3 kb的lncRNA。Petry等［30］選取了H19基因上的3個SNP位點，對一個出生隊列中的1696名兒童、822名母親和661名父親進行基因分型。結(jié)果顯示，孩子和母親的H19 2992 C＞T SNP基因型與子代出生體重（P=0.03）相關(guān)。母親的基因型也與臍帶血IGF-II 水平相關(guān)（P=0.0003）。Verhaegh 等［31］通過Haploview軟件在H19基因和上游啟動子區(qū)選擇了5個tagSNP，通過病例對照研究，并使用邏輯回歸分析來評估這些SNPs與癌癥風(fēng)險的關(guān)聯(lián)，最終發(fā)現(xiàn)rs2839698 TC（OR=0.60，95％ CI=0.36-0.99）基 因型可以明顯減少膀胱癌的發(fā)病風(fēng)險。

HOX轉(zhuǎn)錄反義RNA（HOX transcript antisense RNA，HOTAIR）是另一個研究較多的lncRNA。HOTAIR定位于HOXC基因座12q13.13。HOTAIR的5'端可招募結(jié)合多梳蛋白抑制復(fù)合物2（polycomb repressive complex 2，PRC2）， 借 助 PRC2上 3個H3K27 甲 基 轉(zhuǎn) 移 酶 EZH2、SUZ12 和 EED［9］， 使另一基因座HOXD上長約40 kb序列轉(zhuǎn)錄沉默，從而使乳腺上皮細(xì)胞傾向于胚胎成纖維細(xì)胞樣表型。HOTAIR上SNP在不同樣本中的病例-對照研究發(fā)現(xiàn)，HOTAIR基因上的rs920778與乳腺癌［32］、食管癌［33］、胃癌［34］的發(fā)病風(fēng)險都相關(guān)。在中國濟南和淮安人群中，rs920778 TT攜帶者是CC攜帶者患胃癌風(fēng)險的1.66倍和1.87倍。在中國濟南、石家莊、淮安地區(qū)的人群中，rs920778 TT攜帶者比CC攜帶者患食管癌的風(fēng)險高1.37倍、1.78倍和2.08倍。

3 生物信息學(xué)在lncRNA相關(guān)SNP中的應(yīng)用

lncRNA SNP的確在疾病的發(fā)生發(fā)展中扮演重要角色，那么如何全面地挖掘lncRNA相關(guān)SNP，以及如何在眾多l(xiāng)ncRNA相關(guān)的SNP中篩選一定數(shù)量SNP進行功能實驗還需要借助生物信息學(xué)方法。下面就將生物信息學(xué)在lncRNA相關(guān)SNP中的應(yīng)用展開詳細(xì)綜述。

3.1 lncRNA數(shù)據(jù)資源

lncRNA數(shù)量越多，相關(guān)SNP數(shù)量也越多，選擇不同的lncRNA數(shù)據(jù)庫也會影響SNP的鑒定數(shù)目。因此，我們先對目前可用的lncRNA相關(guān)數(shù)據(jù)庫進行綜述。早期發(fā)現(xiàn)的lncRNA分散在NCBI GenBank、UCSC、Ensembl這些大型數(shù)據(jù)庫中，RNAdb是最早出現(xiàn)的系統(tǒng)性收集ncRNA的數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包含了800多條實驗驗證的ncRNAs以及從人和老鼠的cDNA 中預(yù)測了 20 000多條 ncRNA［35］。lncRNAdb是最早從文獻中人工收集真核生物中l(wèi)ncRNA信息的數(shù)據(jù)庫［36］，而GENCODE相對來說是使用較多的一個含有l(wèi)ncRNA數(shù)據(jù)的網(wǎng)站，最新的版本（v22）已含有15 900條lncRNA基因，27 670條長非編碼轉(zhuǎn)錄本［37］。另外一個常用的資源，LNCipedia含有32108條注釋的人類lncRNA轉(zhuǎn)錄本［38］，這個數(shù)據(jù)庫預(yù)測了每個轉(zhuǎn)錄本的二級結(jié)構(gòu)及編碼蛋白質(zhì)的可能性；基于蛋白組學(xué)實驗，該數(shù)據(jù)庫還開發(fā)了一個流程用于預(yù)測lncRNA開放閱讀框。NONCODE是中國科學(xué)院生物物理研究所和計算所開發(fā)的一個ncRNA在線資源，現(xiàn)在已更新到V4版本［39，40］。它不僅提供各個轉(zhuǎn)錄本的序列信息，還提供了lncRNA在每個組織的表達量信息。目前NONCODE V4版本中，人類lncRNA基因數(shù)量已有54 073條，轉(zhuǎn)錄本數(shù)量有92343條，小鼠的lncRNA數(shù)量已有46 475條，轉(zhuǎn)錄本數(shù)量有67 628條。lncRNAMap數(shù)據(jù)庫廣泛收集了各個公共資源的RNA-seq數(shù)據(jù)，然后用自主開發(fā)的流程進行l(wèi)ncRNA注釋及表達量的計算［41］。該網(wǎng)站提供了不同組織、細(xì)胞系和疾病狀態(tài)下的lncRNA表達信息，以及miRNA-lncRNA相互作用關(guān)系。另外兩個數(shù)據(jù)庫lncRNome［42］和Functional lncRNA［43］數(shù)據(jù)庫通過整合其他數(shù)據(jù)庫資源預(yù)測lncRNA功能。lncRNome含有18 000個人類的lncRNA轉(zhuǎn)錄本，提供的注釋信息包括基因序列、轉(zhuǎn)錄本序列、RNA加工信息、miRNA結(jié)合位點和lncRNA啟動子區(qū)域的表觀修飾信息。該數(shù)據(jù)庫也把遺傳變異的信息加入其中，構(gòu)建了一個基因組瀏覽頁面。Functional lncRNA數(shù)據(jù)庫包含3個子數(shù)據(jù)庫，人工收集了人、小鼠、大鼠的lncRNA信息。除了直接提供lncRNA序列信息的數(shù)據(jù)庫外，許多其它功能的lncRNA數(shù)據(jù)庫也被隨之開發(fā)出來，例如提供表達譜信息、RNA相互作用信息或者提供相關(guān)疾病信息。Starbase v2.0［44］（lncRNABase）通過整合大量高通量測序數(shù)據(jù)挖掘RNA/RNA、RNA/蛋白質(zhì)相互作用位點，提供了超過10 000條miRNA-lncRNA相互作用信息。NED網(wǎng)站包含了lncRNA的基因芯片、原位雜交表達量信息、進化保守性及二級結(jié)構(gòu)等信息［45］。

3.2 lncRNA上SNP鑒定

通過比較SNP和lncRNA基因在基因組上的位置，可確定lncRNA上的SNP。lncRNASNP數(shù)據(jù)庫［46］（http ：//bioinfo.life.hust.edu.cn/lncRNASNP/）是本課題組構(gòu)建的一個lncRNA相關(guān)SNP及其可能功能影響的數(shù)據(jù)庫，其lncRNA數(shù)據(jù)來源于LNCipedia數(shù)據(jù)庫，包括17 436條人類lncRNA基因的32108條轉(zhuǎn)錄本（基因組版本：GRCh37/hg19）。SNP信息來自NCBI dbSNP數(shù)據(jù)庫v138版本。lncRNASNP數(shù)據(jù)庫在lncRNA的外顯子區(qū)域一共發(fā)現(xiàn)了495 729個SNPs。

3.3 lncRNA上SNP功能預(yù)測

3.3.1 SNP對lncRNA二級結(jié)構(gòu)的影響 DNA中SNP的存在導(dǎo)致改變RNA的序列，從而影響RNA的二級結(jié)構(gòu)和高級結(jié)構(gòu)。部分lncRNAs在生物學(xué)過程中扮演支架的角色［3］，因此形成正確的空間結(jié)構(gòu)是lncRNAs發(fā)揮功能的基礎(chǔ)。有研究者推斷l(xiāng)ncRNA上的SNP可能影響lncRNA二級結(jié)構(gòu)及其穩(wěn)定性，從而影響lncRNA的表達和功能［47］。常用的RNA二 級 結(jié) 構(gòu) 預(yù) 測 軟 件 有 RNAfold［48］、RNAsoft［49］、Mfold［50］等。lncRNASNP數(shù)據(jù)庫使用 RNAfold預(yù)測lncRNA外顯子上所有SNP對lncRNA二級結(jié)構(gòu)的影響。對于每個SNP，把SNP相應(yīng)位置的堿基由參考基因型轉(zhuǎn)為另一等位基因型，得到突變型轉(zhuǎn)錄本。使用RNAfold對野生型和突變型轉(zhuǎn)錄本進行二級結(jié)構(gòu)預(yù)測，得到預(yù)測的二級結(jié)構(gòu)圖和最小自由能（MFE，ΔG）。ΔΔG=|ΔG 突變 -ΔG 野生 |，即為每個 SNP 造成的能量改變。分析的結(jié)果顯示，SNP造成的平均能量變化為（1.30±1.62）kcal/mol，前10％的能量變化是3.10 kcal/mol。

3.3.2 SNP對miRNA lncRNA相互作用的影響 大量實驗證據(jù)都表明，miRNA也可以在轉(zhuǎn)錄后水平調(diào)控lncRNA的表達或者lncRNA通過與miRNA結(jié)合影響miRNA對靶基因的調(diào)控。Starbase數(shù)據(jù)庫提供了超過10 000條miRNA-lncRNA相互作用信息。miRNA能夠調(diào)控RNA主要取決于miRNA 5'端前8個堿基與靶基因結(jié)合的自由能［51］。如果miRNA與靶基因結(jié)合位點上的SNPs能夠引起自由能的顯著改變或其二級結(jié)構(gòu)的改變，將會影響miRNA與靶序列的有效結(jié)合。對于編碼基因，已有多個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)地預(yù)測了編碼基因3'UTR上影響miRNA與靶基因結(jié)合的 SNP，如 miRNASNP［28］、MicroSNiPer［52］、RNASNP［53］、PolymiRTS［29］、miRdSNP［54］、MirSNP［55］，而對于非編碼基因，系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)庫還比較少。系統(tǒng)研究影響miRNA與靶基因結(jié)合SNP的方法大致為：（1）選取要研究的基因并獲得其基因組位置（編碼基因或非編碼基因），然后把SNP數(shù)據(jù)比對到這些基因上。（2）對基因上的SNP，截取SNP上下游的基因序列，根據(jù)SNP的等位基因型，得到野生型轉(zhuǎn)錄本和變異型轉(zhuǎn)錄本。（3）利用miRanda［56］、Diana-MicroT［57］、PicTar［58］、TargetScan［56］、MicroInspector［59］等軟件預(yù)測野生型轉(zhuǎn)錄本和變異型轉(zhuǎn)錄本上可能存在的miRNA結(jié)合位點。（4）比較野生型轉(zhuǎn)錄本和變異型轉(zhuǎn)錄本miRNA結(jié)合情況，得到可能影響miRNA與靶基因結(jié)合的SNP。lncRNASNP用miRanda和TargetScan兩種預(yù)測方法分別對lncRNA上的SNP及其上下游25bp的序列進行miRNA靶位點的分析，預(yù)測了大量可能影響miRNA-lncRNA結(jié)合的SNP。多數(shù)SNP既能造成某些miRNA與lncRNA的結(jié)合喪失，同時又能獲得一些新的miRNA結(jié)合位點。lncRNASNP一共預(yù)測262154個SNP可能導(dǎo)致miRNA與lncRNA的結(jié)合喪失，280 012個SNP可能獲得新的miRNA與lncRNA結(jié)合。由于預(yù)測的功能性SNP眾多，該數(shù)據(jù)庫還對SNP設(shè)置了一系列篩選條件。用戶可以根據(jù)SNP所在序列的保守性，miRNA的表達量，影響的miRNA lncRNA結(jié)合實驗支持與否進行篩選。目前人類注釋的miRNA已有2000多條，但是在單個樣本中，每個miRNA的表達量高低不等，約21％的miRNA表達量占總量的90％。剩下的79％表達量很小或者只在特別的組織或者細(xì)胞狀態(tài)下才表達［60］。在研究特定組織時，我們可以只選擇該組織相對高表達的miRNA靶位點上的SNP。對于低表達或者不表達的miRNA，即使存在預(yù)測的功能性SNP，在實際條件中，發(fā)揮的功能也非常有限。

3.4 GWAS與lncRNA SNP

如前文介紹的美國國家人類基因組研究所（NHGRI）對所有發(fā)表的GWAS文獻進行整理，收集了所有基因分型分析P＜1×10-5的SNP，并對這些SNP進行了簡單分類，分析（截止到2015年4月7日）發(fā)現(xiàn)，大部分GWAS相關(guān)SNP都位于基因間區(qū)和內(nèi)含子區(qū)，只有很小一部分位于已知基因的編碼區(qū)（圖1）。如何解析這些非編碼區(qū)的SNP功能是后GWAS研究的一個難點。隨著被發(fā)現(xiàn)的lncRNA日益增加及其功能注釋的越來越多，研究者逐漸把目光投到lncRNA上。早在2011年，Jin等［61］就在GWAS Catalog網(wǎng)站整理的1998個疾病易感區(qū)域中發(fā)現(xiàn)52個易感位點是在lncRNA區(qū)域，風(fēng)險位點在lncRNA上的富集程度（lncRNA上的風(fēng)險位點/lncRNA的總長度）是整個基因組（所有風(fēng)險位點/基因組總長度）的1.5倍，并且發(fā)現(xiàn)這種富集在前列腺癌中更為明顯。當(dāng)時GWAS Catalog收集了33個前列腺癌的獨立風(fēng)險位點，其中有8個在lncRNA基因上。Jin等［61］接下來在兩個前列腺癌GWAS研究中重新觀察lncRNA相關(guān)的SNP與前列腺癌的易感相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)93個lncRNA上的SNP與前列腺癌的患病風(fēng)險相關(guān)（P＜0.001）。其中有60個落在以前報告的區(qū)域，另外33個SNP分布在10個LD區(qū)域（Linkage disequilibrium region）。對10個LD區(qū)域中各選擇一個SNP進行人群驗證，發(fā)現(xiàn)rs3787016與前列腺癌的發(fā)病風(fēng)險顯著相關(guān)，合并人群分析的P值達到7.22E-7。

lncRNASNP利用GWAS Catalog數(shù)據(jù)（截止2014年5月，13 383個疾病相關(guān)tagSNP），發(fā)現(xiàn)142個GWAS鑒定的tagSNP是落在lncRNA基因上，這些SNP涉及到多種疾病。同時也對tagSNP在不同人種中的LD區(qū)域的SNP進行分析，發(fā)現(xiàn)有更多的SNP落在lncRNA區(qū)域。

圖1 GWAS鑒定的SNP在基因組上的區(qū)域分布

3.5 疾病與lincRNA SNP

根據(jù)在基因組上與蛋白編碼基因的相對位置關(guān)系，lncRNA又可分為不同的5個亞類：正義長非編碼RNA、反義長非編碼RNA、雙向的長非編碼RNA、內(nèi)含子長非編碼RNA和基因間長鏈非編碼RNA。其中基因間長鏈非編碼RNA（Long intergenic non-coding RNA，lincRNA）是研究得較多的一類lncRNA。2014年，Li等［62］從6個數(shù)據(jù)庫收集了人類128 407個疾?。ū硇停┫嚓P(guān)的SNP，然后把這些SNP比對到5 700條人類lincRNA，發(fā)現(xiàn)11631個SNP可以比對到3 323條人類的lincRNA上或者其上下游10 kb區(qū)域。進一步把疾病相關(guān)SNP所在的LD區(qū)域中的所有SNP也納入分析，他們發(fā)現(xiàn)了128 785個在lincRNAs附近。他們的研究表明約1/3的lincRNA附近含有疾病相關(guān)的SNP，有些lincRNA甚至包含多達6個疾病相關(guān)SNP。

4 展望

目前，對于lncRNA相關(guān)SNP的研究還處于起始階段。雖然有一些數(shù)據(jù)庫對lncRNA上的SNP進行了系統(tǒng)性的挖掘，但對這些SNP的潛在功能分析還非常有限。除了SNP對lncRNA基因二級結(jié)構(gòu)和miRNA lncRNA結(jié)合的影響外，lncRNA上還可能存在其他功能性SNP，如lncRNA上游也存在許多基因修飾位點和轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點，這些區(qū)域的SNP也有可能影響lncRNA的基因轉(zhuǎn)錄。另外，lncRNA的功能中包括與miRNA相互結(jié)合和與其它DNA/RNA結(jié)合，因此，理論上還會存在很多非lncRNA上的SNP可能影響lncRNA的功能。例如，在miRNA相關(guān)SNP的研究中，學(xué)者不僅關(guān)注miRNA基因上的SNP，miRNA靶基因上的SNP常常也是研究的重點。最后，lncRNA上SNP功能的實現(xiàn)主要還與lncRNA本身的功能有關(guān)，而lncRNA又具有類型多、作用模式多和數(shù)量多的特點，目前對lncRNA進行完善注釋的非常少。因此，研究lncRNA及相關(guān)SNP在疾病中的作用機制，是未來的重要研究方向之一。

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