国际知名学者综述：LncRNA分类

长非编码RNA的研究越来越火热，但你是否注意到，lncRNA的命名和分类依然混乱。四月十日，美国St. Laurent Institute教授、华侨大学首位****Philipp Kapranov教授，在Cell子刊《Trends in Genetics》发表题为“The Landscape of long noncoding RNA classification”的综述，探讨了lncRNA分类上的种种问题。

　　

生物通报道：美国St. Laurent Institute的Philipp Kapranov教授，是基因组学与系统生物学领域具有重要国际影响的专家，长期从事系统生物学和基因组功能方面的研究，其发现人类基因组能够产生大量的有功能作用的非编码RNA，在概念层次上重新定义了“基因”，这一发现被Science选为最近10年内的10大发现之一。近十年在该领域累计发表国际高级别学术期刊论文50多篇，其中Nature、Science、Cell等国际顶尖期刊论文共计15篇。2014年4月，Philipp Kapranov作为华侨大学生物医学学院特聘教授，成功入选国家第四批“外专****”。

长非编码RNA的研究越来越火热，延伸阅读：一个lncRNA可能是成功受孕的关键。但你是否注意到，lncRNA的命名和分类依然混乱。四月十日，Philipp Kapranov教授在Cell子刊《Trends in Genetics》发表题为“The Landscape of long noncoding RNA classification”的综述，探讨了lncRNA分类上的种种问题。迈阿密大学医学院的Claes Wahlestedt也是本文共同通讯作者。

曾经，人们认为转录组主要由mRNA所组成，而高通量测序技术的发展和ENCODE项目为我们揭开了一个完全不同的世界。非编码RNA才是真正的主角。除了那些众所周知的RNA（如tRNA、rRNA），许多不同类型的调控RNA也进入我们的视线。

长链非编码RNA（lncRNA）是一类转录本长度超过200 nt的RNA分子，它们不编码蛋白。lncRNA的表达受到发育调控，是组织和细胞特异的。相当一部分lncRNA只位于细胞核内。它们包含许多类型的转录本，在结构上类似mRNA，有时也转录成编码基因的反义转录本。lncRNA被认为执行了重要的调控功能，也与疾病发展息息相关。

随着转录组测序深度和质量的最新发展，研究人员已经揭露出许多新类型的长非编码RNA（lncRNA）。随着这些新的发现，lncRNA分类已如雨后春笋般出现，然而非编码转录组的实际大小和复杂性，仍然是未知的。

虽然特定lncRNAs功能性的证据继续积累，但是不一致、混乱不清和重叠的术语带来了歧义，并使这个领域通常不够明晰。缺乏基本的概念明确的分类框架，致使非编码转录组数据的注释和解释都受到了诸多挑战。它也可能会破坏为阐明lncRNA功能的新基因组方法和数据库的整合。

在这项研究中，研究人员回顾了现有的lncRNA分类、命名和术语。然后，研究人员描述了已经出现的概念性指南，可根据系统生物学大数据集的不断扩大和更综合运用，进行lncRNA的分类和功能注释。

（生物通：王英）

生物通推荐原文摘要：
The Landscape of long noncoding RNA classification
Summary: Advances in the depth and quality of transcriptome sequencing have revealed many new classes of long noncoding RNAs (lncRNAs). lncRNA classification has mushroomed to accommodate these new findings, even though the real dimensions and complexity of the noncoding transcriptome remain unknown. Although evidence of functionality of specific lncRNAs continues to accumulate, conflicting, confusing, and overlapping terminology has fostered ambiguity and lack of clarity in the field in general. The lack of fundamental conceptual unambiguous classification framework results in a number of challenges in the annotation and interpretation of noncoding transcriptome data. It also might undermine integration of the new genomic methods and datasets in an effort to unravel the function of lncRNA. Here, we review existing lncRNA classifications, nomenclature, and terminology. Then, we describe the conceptual guidelines that have emerged for their classification and functional annotation based on expanding and more comprehensive use of large systems biology-based datasets.