转录组谜团

作者&投稿:许黎 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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问题来了:

这些问题都会在后面进行解释

转录组(transcriptome)广义上指某一生理条件下,细胞内所有转录产物的集合,包括信使RNA、核糖体RNA、转运RNA及非编码RNA;狭义上指所有mRNA的集合。它连接了基因组遗传信息与蛋白质组的生物功能。我们日常用的转录组测序一般是为了分析样本间基因表达量差异,当然还可以寻找可变剪切位点,发现新转录本等。

测序技术的首次应用就是用来检测DNA分子的核酸组成的,但是后来人们除了组成成分以外,更想知道哪个成分有多少,这就是定量。测定基因的表达量有许多种方式,比如基因芯片、qPCR等。

基因芯片的开发使得一次性从一个基因组中获得大批基因表达量成为可能,转录组测序在芯片基础上,更加精准。芯片就像模拟信号,而转录组测序就是数字信号,他能检测到更多的差异表达基因(即动态范围大)。

isoforms翻译的话可以翻译成“亚型/异构体”,gene isoforms可以理解为一个基因的不同形态,就是由同一个基因座产生的mRNA,在转录起始位点(Transcription Start Sites, TSSs),编码蛋白序列(protein-coding DNA sequences, CDSs),非翻译区(Untranslated regions, UTRs)这些地方有差别,间接地改变了基因的功能。

它的学名是Alternative splicing, AS,又名选择性剪切。大多数真核基因转录产生的mRNA 前体一般按一种方式剪接产生出一种mRNA,结果只产生一种蛋白质。但有些基因产生的mRNA 前体可按不同的方式剪接,产生多于两种的mRNA。

编码蛋白的成熟mRNA是mRNA前体经过剪切过的, 外显子可以不按其线性次序 剪接, 内含子也可以不被切除 而保留。因此成熟的mRNA中每一个外显子、内含子的存在与否都是不一定的。有 5种类型 :1、外显子跳跃(Exon skipping or cassette exon);2、内含子保留(Intron retention);3、5‘端可变剪切(Alternative donor 5' site);4、3‘端可变剪切(Alternative acceptor 3' site);5、特定外显子可变剪切(比如第一个或者最后一个外显子)(Mutually exclusive exons)

RNA反转录成cDNA(cDNA, complementary DNA),测的就是cDNA,通过检测的cDNA表达量,可以推断出RNA的数量。看似流程很简单,就是数一数有多少DNA的片段,如果特定条件下,某个基因cDNA片段数量比较多,那么也就意味着原始RNA的含量也很高,即该基因表达量高。但是实际操作中,正是怎么计数,怎么比较才是分析的精髓。

推荐最少设置三个,五个更好。关于样本重复与测序深度的取舍,这一篇文章给出了解释:Comprehensive evaluation of differential gene expression analysis methods for RNA-seq data

总而言之,就寻找差异基因而言,还是建议多样本量;但是如果想研究可变剪切、发现新转录本的情况,还是要多测深度,加大reads数量

看过这个就明白了:方案很多,几十上百个软件供你选择,其中好用的有很多,但是不会有最好的流程,只有自己搭配出适合自己的。 与其选择流程,不如熟悉原理 ,在结果不合常理时知道怎么去纠正。转录组的基本流程用两套方法就能熟悉过来。

一般就是:质控-》比对(alignment or mapping)-〉估算表达量(read counting)-》表达量比较(differential expression)。当然也有不需要比对就能进行量化分析的软件,比如kallisto【多说一句,它之所以可以跳过序列比对的步骤,是基于一个已经被论证的前提,即一条read具体比对到参考基因的什么位置上,并不影响最终的表达量结果。kallisto主要是确定一个 read 属于哪一个基因,而不关心这个 read 在基因上的位置】

比对环节有两个选择:一是比对参考基因组(genome),可以帮助发现新转录本以及gene isoforms;二是比对参考转录组(transcriptome),也就是在已知基因的前提下,更准确的定量样本中信息

有许多测序reads是来自两个外显子的连接处(也就是剪切位点),如果要比对会参考基因组,reads的中间肯定会被加入一段空白(也就是原来的内含子)。相当于原来reads是脚踏两条船,现在两条船要回家,reads的腿就开始劈叉了。因此,对比软件必须要考虑到这一点,容许reads比对回去后,中间含有大大的空隙。

加入这种比对模式的软件有:

最常用的三种进行相对定量的方法:




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