最近一直在研究如何通过整合多层次组学数据来发现肿瘤中的miRNA/epigenetics调控机制

这篇论文：

Kim et al. Integrative genome analysis reveals an oncomir/oncogene cluster regulating glioblastoma survivorship. PNAS 2010, 107(5): 2183-2188.

提供了一个很好的案例。

1）首先利用CNV的数据，发现在glioblastoma中miR-26a区域经常发生amplification，CDK4和CENTG1也处于该区域（12q13.3-14.1）；

2）随后整合CNV / promoter_methylation / miRNA expression / gene expression的数据识别miR-26a的靶基因。论文首先用CNV / promoter_methylation去掉基因表达可能受到这两个因素调节的基因（相对于认为这些基因的表达变化主要是由CNV/methylation导致的），然后再计算基因与miR-26a的表达负相关程度，进而识别miR-26a的靶基因，包括PTEN、RB1等；

评注1：现在一般用linear regression的方式来建立基因表达与CNV/methylation/miRNA等多种调控因素的影响，而不是简单的采用文中直接去掉的方式；

评注2：如果miR-26a与靶基因有共同的上游调控因子（如转录因子），如不考虑上游调控因子的因素，在样本中经常会观察到miR-26a与靶基因表达正相关。

评注3：miR-26a在肝癌中起到抑癌作用，这与本文中miR-26a的作用不一样