lnc RNA与某些特定疾病之间存在着显著的关系,但现在lnc RNA的研究处于起步阶段,不过随着高通量基因测序技术的发展,相信会有更多的关于lnc RNA和疾病关系的秘密将被发现。另外,lnc RNA与m RNA共表达网络的建立将会对研究两者间的相互作用提供一个崭新的思路,这将帮助我们进一步挖掘以及理解lnc RNA的作用机制。差异共表达分析(DCEA)能检测出两种不同状态下的基因对的变化,帮助我们探究全局转录机制中的底层表型变化。在此基础上增加的差异调控分析算法能通过利用已知的小鼠转录因子和靶基因的调控关系,鉴定差异共表达基因及基因对的调控因子。本文利用的对照组是m EGF8基因突变小鼠和正常小鼠,通过探究这两种小鼠的整体基因调控网络的差别,并对比现存靶向基因库找出m EGF8基因的关键调控因子;与此同时,由于实验数据的来源方式不同,还可以通过最后结果来分析哪种数据来源方式更适合此种方法,这对以后的实验也具有指导作用。本文首先描述了lnc RNA和差异共表达分析(DCEA)的发展历史,接着介绍了差异共表达分析(DCEA)的原理以及相关算法。通过使用R语言中的DCGL软件包,我们对实验数据进行了完整的流程分析,最后成功找出相应的调控因子并绘出了相应的差异表达调控图,从而对m EGF8基因的了解更深入了些。同时,通过对比两个结果,发现去r RNA法得到的数据更适合差异共表达分析。