Numerous studies indicate that non-coding RNAs (ncRNAs) have critical functions across biological processes, and single-nucleotide polymorphisms (SNPs) could contribute to diseases or traits through influencing ncRNA expression. However, the associations between SNPs and ncRNA expression are largely unknown. Therefore, genome-wide expression quantitative trait loci (eQTL) analysis to assess the effects of SNPs on ncRNA expression, especially in multiple cancer types, will help to understand how risk alleles contribute toward tumorigenesis and cancer development. Using genotype data and expression profiles of ncRNAs of >8700 samples from The Cancer Genome Atlas (TCGA), we developed a computational pipeline to systematically identify ncRNA-related eQTLs (ncRNA-eQTLs) across 33 cancer types. We identified a total of 6 133 278 and 721 122 eQTL-ncRNA pairs in cis-eQTL and trans-eQTL analyses, respectively. Further survival analyses identified 8312 eQTLs associated with patient survival times. Furthermore, we linked ncRNA-eQTLs to genome-wide association study (GWAS) data and found 262 332 ncRNA-eQTLs overlapping with known disease- and trait-associated loci. Finally, a user-friendly database, ncRNA-eQTL (http://ibi.hzau.edu.cn/ncRNA-eQTL), was developed for free searching, browsing and downloading of all ncRNA-eQTLs. We anticipate that such an integrative and comprehensive resource will improve our understanding of the mechanistic basis of human complex phenotypic variation, especially for ncRNA- and cancer-related studies.

中文翻译：

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ncRNA-eQTL：一个数据库，用于系统评估SNP对跨癌症类型的非编码RNA表达的影响。

大量研究表明，非编码RNA（ncRNA）在整个生物过程中都具有关键功能，单核苷酸多态性（SNP）可能通过影响ncRNA表达而导致疾病或性状。但是，SNP和ncRNA表达之间的关联很大程度上是未知的。因此，全基因组表达定量性状基因座（eQTL）分析，以评估SNP对ncRNA表达的影响，尤其是在多种癌症类型中，将有助于了解风险等位基因如何促进肿瘤发生和癌症发展。利用来自癌症基因组图谱（TCGA）的8700多个样本的基因型数据和ncRNA的表达谱，我们开发了一种计算流程，可系统地识别33种癌症类型中与ncRNA相关的eQTL（ncRNA-eQTL）。我们分别在顺式-eQTL和反式-eQTL分析中鉴定出总共6133278和721122个eQTL-ncRNA对。进一步的生存分析确定了与患者生存时间相关的8312个eQTL。此外，我们将ncRNA-eQTL连接到全基因组关联研究（GWAS）数据，发现262 332 ncRNA-eQTL与已知的疾病和性状相关的基因座重叠。最后，开发了一个用户友好的数据库ncRNA-eQTL（http://ibi.hzau.edu.cn/ncRNA-eQTL），以免费搜索，浏览和下载所有ncRNA-eQTL。我们预计，这种综合而全面的资源将改善我们对人类复杂表型变异的机制基础的理解，尤其是对于ncRNA和癌症相关研究。进一步的生存分析确定了与患者生存时间相关的8312个eQTL。此外，我们将ncRNA-eQTL连接到全基因组关联研究（GWAS）数据，发现262 332 ncRNA-eQTL与已知的疾病和性状相关的基因座重叠。最后，开发了一个用户友好的数据库ncRNA-eQTL（http://ibi.hzau.edu.cn/ncRNA-eQTL），以免费搜索，浏览和下载所有ncRNA-eQTL。我们预计，这种综合而全面的资源将改善我们对人类复杂表型变异的机制基础的理解，尤其是对于ncRNA和癌症相关研究。进一步的生存分析确定了与患者生存时间相关的8312个eQTL。此外，我们将ncRNA-eQTL连接到全基因组关联研究（GWAS）数据，发现262 332 ncRNA-eQTL与已知的疾病和性状相关的基因座重叠。最后，开发了一个用户友好的数据库ncRNA-eQTL（http://ibi.hzau.edu.cn/ncRNA-eQTL），以免费搜索，浏览和下载所有ncRNA-eQTL。我们预计，这种综合而全面的资源将改善我们对人类复杂表型变异的机制基础的理解，尤其是对于ncRNA和癌症相关的研究。开发了一个用户友好的数据库ncRNA-eQTL（http://ibi.hzau.edu.cn/ncRNA-eQTL），以免费搜索，浏览和下载所有ncRNA-eQTL。我们预计，这种综合而全面的资源将改善我们对人类复杂表型变异的机制基础的理解，尤其是对于ncRNA和癌症相关的研究。开发了一个用户友好的数据库ncRNA-eQTL（http://ibi.hzau.edu.cn/ncRNA-eQTL），以免费搜索，浏览和下载所有ncRNA-eQTL。我们预计，这种综合而全面的资源将改善我们对人类复杂表型变异的机制基础的理解，尤其是对于ncRNA和癌症相关的研究。