转录组测序-Transcriptome comparison

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生物信息学研究中的单细胞转录组测序数据分析

生物信息学研究中的单细胞转录组测序数据分析

生物信息学研究中的单细胞转录组测序数据分析Introduction在过去的几十年中,随着互联网、大数据和人工智能等技术的快速发展,生物技术领域的研究也迅速发展。

其中,单细胞测序技术和生物信息学方法的结合是当前研究的一个热点。

单细胞测序技术通过实现对单个细胞的基因组、转录组和表观组等多个层面的高通量分析,为研究人员提供了更加精细、准确的细胞数据。

生物信息学方法可以根据测序数据快速而准确地进行数据处理、生物信息学注解、表达谱分析、差异基因分析、细胞组学、细胞特异性起源的鉴定等。

单细胞测序技术单细胞测序技术是通过从单个细胞中得到RNA/ DNA而进行的一系列实验,通过这些实验可以了解每个单个细胞的基因表达信息和突变类型,从而了解该细胞的发育状态和发育历史。

相比于常规分析,单细胞分析可以识别细胞间的异质性,发现对应细胞的独特特征和过程。

单细胞测序的基本流程包括单个细胞的分离、RNA/DNA提取、转录反应、测序和数据分析等。

其中,在单细胞的分离过程中,一些策略比如磁性细胞分选、微滴数字PCR、生物传感器等已被采用以提高单细胞的分离效率;而在RNA/DNA提取过程,商业化实验室中的技术通常是利用磁珠、电泳等技术提取RNA/DNA,而自己搭建实验的话,可以利用琼脂糖质体和链式放大PCR (Linear Amplification via Transcription, 也就是所谓“LAMDA”)进行细胞物质的提取。

转录反应和测序过程都与常规的转录组测序技术基本相同。

单细胞测序数据分析针对单细胞测序数据的处理和分析是本文的关键,数据处理与分析主要考虑三个方向,即数据质量控制、拼接和基因表达谱分析。

1. 数据质量控制数据质量控制是使用单细胞测序数据分析的关键步骤之一。

在经过样本制备过程中,可能会存在一些技术性问题,如杂交、文库制备或RNA/DNA提取错误等,或是在数据分析阶段个别测序处理错误。

存在这些问题的数据会影响后续的结果和解释。

生物信息学中的转录组测序数据分析与应用

生物信息学中的转录组测序数据分析与应用

生物信息学中的转录组测序数据分析与应用转录组测序数据是生物信息学领域中的重要数据资源,它能够揭示生物体在特定条件下所表达的基因信息。

通过对转录组测序数据的分析和应用,我们能够深入了解基因的表达模式、功能和调控机制,从而进一步研究生物体在不同生理、病理条件下的变化。

一、转录组测序数据分析1. 数据质控在进行转录组测序数据分析前,首先需要对数据进行质控。

这一步骤主要包括测序质量评估、去除接头序列和低质量读段、去除PCR扩增重复序列等。

通过对数据进行质控,可以减少后续分析中的错误和偏差,确保得到可靠的结果。

2. 数据预处理数据预处理包括基因组比对和转录本定量。

基因组比对将测序数据与参考基因组进行比对,确定基因的位置信息。

转录本定量则是通过统计测序reads在基因上的分布情况,计算基因的表达水平。

常用的工具包括Bowtie、HISAT2、TopHat2等。

3. 差异表达基因分析差异表达基因分析是通过对不同样本之间的转录组数据进行比较,筛选出在各组样本中表达差异显著的基因。

可以采用一般线性模型(generalized linear model,GLM)或非参数方法(如Wilcoxon秩和检验)进行差异分析。

差异表达基因分析还可以进行聚类分析、GO富集分析、通路分析等,进一步了解差异基因的功能和调控机制。

4. 合成基因和调控区域分析通过转录组测序数据,可以预测合成基因和调控区域。

合成基因是由多个基因重组而成的新的基因,在生物体的进化和发育过程中发挥重要作用。

调控区域则是基因的上游区域,通常包含启动子、增强子等,对基因的转录水平和调控具有重要影响。

合成基因和调控区域的分析可以通过利用转录组测序数据进行RNA-Seq、ChIP-Seq等实验方法实现。

二、转录组测序数据应用1. 发现新的转录本转录组测序数据可以揭示未知的转录本,即那些在已知基因组注释中没有被发现的转录本。

通过对转录组测序数据的分析,可以通过构建转录本的转录本组装(transcriptome assembly)来鉴定并发现新的转录本。

10x单细胞转录组测序实验流程

10x单细胞转录组测序实验流程

10x单细胞转录组测序实验流程1.提取单细胞RNA并转录测序需要先对细胞进行分离和捕获。

Extraction of single-cell RNA and transcription sequencing requires separation and capture of cells.2.分离捕获的单细胞需要经过裂解和提取RNA。

The separated and captured single cells need to undergo lysis and RNA extraction.3.接下来对RNA样本进行反转录,生成cDNA。

Next, the RNA samples are reverse transcribed to generate cDNA.4.得到的cDNA需要经过文库建立。

The resulting cDNA needs to undergo library construction.5.文库建立后,进行RNA测序。

After library construction, RNA sequencing is performed.6.转录组测序数据需要进行质量控制和过滤。

Transcriptome sequencing data needs to undergo quality control and filtering.7.过滤后的数据需要进行比对到参考基因组或转录组。

The filtered data needs to be aligned to a reference genome or transcriptome.8.比对后进行表达量定量和差异表达基因分析。

Quantification of gene expression and analysis of differentially expressed genes are performed after alignment.9.最后对转录组数据进行功能注释和通路分析。

基于转录组数据的差异表达基因分析

基于转录组数据的差异表达基因分析

基于转录组数据的差异表达基因分析转录组(transcriptome)是指一个生物在一定时间和环境下其全体细胞内的RNA转录产物的总和,即所有可以转录的基因产物,包括编码RNA和非编码RNA。

转录组分析(transcriptome analysis)是一种研究基因表达级别、结构和调控机制的手段,通过对RNA测序数据的研究,可以更好地理解生物体内基因的调控规律和生命活动的本质。

其中,差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)分析是转录组分析的一种重要方法,可以帮助我们研究基因的功能和作用,深入探究生物组织和功能间的关系。

一、差异表达基因的概念差异表达基因是指在相同条件下两种或多种样本中差异表达的基因,即其表达水平在不同样本中差异显著,这种差异有时也称为基因表达的变化或调控。

常用的方法是对不同样本中的转录组进行测序,获得每个基因的表达量,再通过各种差异分析方法,筛选出差异表达的基因,这些基因可能具有重要的生物学功能,可以在不同种类的研究中得到应用。

二、差异表达基因分析的步骤差异表达基因分析一般包括以下步骤:1. 数据处理:包括数据清洗、对齐和定量等步骤。

转录组测序数据从测序平台获取后需要进行数据清洗,包括去除低质量的序列、去除污染序列和引物序列等。

然后需要将原始序列数据对齐到参考基因组或类似序列上,例如转录本、参考转录本或参考基因组等。

最后,需要计算每个基因或转录本在各样本中的表达量,可以通过HTSeq、Cufflinks、RSEM等软件或者简单的读数对齐统计表达量。

2. 差异表达基因筛选:筛选出在不同样本间表达量差异显著的基因。

差异表达基因筛选是转录组分析的重要步骤之一,它可以将表达水平差异显著的基因筛选出来,对于研究基因的生物学功能、分子机制以及生物学意义都非常重要。

目前,常用的差异分析方法包括DESeq2、EdgeR、Limma、Cuffdiff等。

通过统计学方法和多重检验校正,可以筛选出不同样本中具有显著表达水平差异的基因。

人类基因组和转录组测序技术的比较分析

人类基因组和转录组测序技术的比较分析

人类基因组和转录组测序技术的比较分析随着生物技术的快速发展,人类基因组和转录组测序技术已经成为一种重要的研究手段,被广泛应用于基础医学、生物学、农业、环境等领域。

本篇文章将从技术特点、应用领域、优缺点等方面对人类基因组和转录组测序技术进行比较分析。

一、技术特点(1)人类基因组测序技术人类基因组测序技术是指对人类基因组中所有基因进行全面测序的技术。

该技术旨在获取基因组序列,即人类DNA的序列,以便于发现基因的遗传变异,从而揭示人类疾病的发病机制。

目前,较为常用的人类基因组测序技术有Sanger测序、Next Generation Sequencing(NGS)等。

Sanger测序由英国科学家弗雷德·塞格·桑格发明。

它是一种经典的测序方法,主要依赖含有dideoxynucleotides的链终止反应来产生DNA片段,之后由聚合酶链反应(Polymerase Chain Reaction,PCR)扩增,再通过电泳分离以确定序列。

其优点在于精确性高,是一种可靠的测序方法。

缺点则是成本较高,速度较慢,需要大量样本和试剂。

Next Generation Sequencing则是最新的一代测序技术,它与Sanger测序相比,速度更快、成本更低、测序精度更高、重复性更好、检测范围更广。

目前最常用的Next Generation Sequencing技术有Illumina、Pacbio、Oxford Nanopore等。

(2)转录组测序技术转录组测序技术是指对细胞或组织中的所有RNA进行全面测序的技术。

转录组是指一个细胞或组织中所有mRNA和ncRNA的总和,在一定程度上反映了该细胞或组织中所有基因的表达情况,包括直接编码蛋白质的mRNA以及不编码蛋白质但在基因调控中起关键作用的ncRNA。

转录组测序技术可以用于筛选出与疾病相关的基因、鉴定差异基因、功能注释、发现新基因、构建转录因子与靶基因网络等。

转录组测序——RNA-Seq技术在动物疾病检测中的应用研究进展

转录组测序——RNA-Seq技术在动物疾病检测中的应用研究进展

D01:10.3969/J.ISSN.1671-6027.2022.01.006转录组测序——RNA-Seq 技术在动物疾病检测中的应用研究进展李祥翔蔦夏茂华1,普天春打卢岩迟张成林,皿(1.北京动物园,北京100044; 2.圈养野生动物技术北京市重点实验室,北京100044)摘要:从第二代测序技术发展起来的转录组测序技术(RNA-Seq),具有不受物种限制、更高分辨 率、背景噪音低、重复性高、成本低廉等优点;被广泛应用于遗传育种、癌症筛查、病原检测等各个领 域。

目前在野生动物疾病预防诊断工作中还没有该技术应用的报道。

本文从RNA-seq 技术在动物病毒病、细菌病、寄生虫病三个方面的应用进展进行了阐述,以期能尽早将该技术应用到野生动物疾病防治工作中,为野生动物预防与抵抗病原体感染提供解决策略。

关键词:转录组测序;RNA-seq;野生动物健康体检转录组是细胞在特定发展阶段或生理状态下 所能转录出来的所有转录本的总和。

转录组研究有助于人们进一步解读基因组的功能元件,揭示细胞 及组织的分子组成,理解发育及疾病的生理进程。

转录组研究最主要的目标是:检测所有种类的转录 本,包括 mRNA,非编码 RNA (non-coding-RNA )以 及小RNA 等;确定基因的转录结构,以及各种转录 后修饰;研究基因在不同生长阶段及生理状态下的表达量变化。

随着新一代测序技术的飞速发展,高通量测序技术越来越多的被应用于解决生物学问题。

RNA-Seq 应用高通量测序技术对cDNA 进行直接 测序,之后将测序读段与基因组进行比对,转录组 测序技术在分析转录本的结构和表达水平的同时, 还可以获得新转录本、可变剪、SNP 等重要信息。

相 较于基因芯片技术,转录组测序技术不受物种的基因组数据是否完整的限制,具有更高的分辨率(精 确到单碱基),背景噪音低,重复性高,成本较低。

1 RNA-Seq 技术原理RNA_Seq 应用深度测序技术,原理为将总 RNA 转化为cDNA 片段文库并将测序接头连接到片段末端,利用高通量方式进行单末端(single-endsequencing )或双末端(pair-end sequencing)测序获 得短序列(reads),依据所使用的测序技术,reads 长 度一般在30~400bp o 原则上任何高通量测序技术都可以用于转录组测序,例如Roche 454测序平台的焦磷酸测序法,Illumina Solexa 测序平台使用合成 测序法,Apply Biosystems SOLID 测序平台则是基于磁珠的大规模并行克隆连接DNA 测序法。

高通量测序常用名词科普

高通量测序常用名词汇总一代测序技术:即传统的Sanger测序法,Sanger法是根据核苷酸在待定序列模板上的引物点开始,随机在某一个特定的碱基处终止,并且在每个碱基后面进行荧光标记,产生以A、T、C、G结束的四组不同长度的一系列核苷酸,每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸dNTP,并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸ddNTP;由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH 基团,使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T 或C处终止,使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物;它们具有共同的起始点,但终止在不同的的核苷酸上,可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段,通过检测得到DNA碱基序列;二代测序技术:next generation sequencingNGS又称为高通量测序技术,与传统测序相比,二代测序技术可以一次对几十万到几百万条核酸分子同时进行序列测定,从而使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能,所以又被称为深度测序Deep sequencing;NGS主要的平台有Roche454 & 454+,IlluminaHiSeq 2000/2500、GA IIx、MiSeq,ABI SOLiD等;基因:Gene,是遗传的物质基础,是DNA或RNA分子上具有遗传信息的特定核苷酸序列;基因通过复制把遗传信息传递给下一代,使后代出现与亲代相似的性状;DNA:Deoxyribonucleic acid,脱氧核糖核酸,一个脱氧核苷酸分子由三部分组成:含氮碱基、脱氧核糖、磷酸;脱氧核糖核酸通过3',5'-磷酸二酯键按一定的顺序彼此相连构成长链,即DNA链,DNA链上特定的核苷酸序列包含有生物的遗传信息,是绝大部分生物遗传信息的载体;RNA:Ribonucleic Acid,,核糖核酸,一个核糖核苷酸分子由碱基,核糖和磷酸构成;核糖核苷酸经磷酯键缩合而成长链状分子称之为RNA链;RNA是存在于生物细胞以及部分病毒、类病毒中的遗传信息载体;不同种类的RNA链长不同,行使各式各样的生物功能,如参与蛋白质生物合成的RNA有信使RNA、转移RNA和核糖体RNA等;16S rDNA:"S"是沉降系数,是反映生物大分子在离心场中向下沉降速度的一个指标,值越高,说明分子越大;rDNAribosome DNA指的是原核生物基因组中编码核糖体RNArRNA分子对应的DNA序列,16S rDNA 是原核生物编码核糖体小亚基16S rRNA的基因;细菌rRNA核糖体RNA按沉降系数分为3种,分别为5S、16S和23S rRNA;16S rDNA是细菌染色体上编码16S rRNA相对应的DNA序列,存在于所有细菌染色体基因中;16S rRNA 普遍存在于原核生物中;16S rRNA 分子,其大小约1540bp,既含有高度保守的序列区域,又有中度保守和高度变化的序列区域,其可变区序列因细菌不同而异,恒定区序列基本保守,所以可利用恒定区序列设计引物,将16S rDNA片段扩增出来,通过高通量测序利用可变区序列的差异来对不同菌属、菌种的细菌进行分类鉴定;cDNA:complementary DNA,互补脱氧核糖核酸,与RNA链互补的单链DNA,以RNA为模板,在反转录酶的作用下所合成的DNA;Small RNA:生物体内一类高度保守的重要的功能分子,其大小在18-30nt,包括microRNA、siRNA、snRNA、snoRNA和piRNApiwi-interacting RNA等,它的主要功能是诱导基因沉默,调控细胞生长、发育、基因转录和翻译等生物学过程;以miRNA为例介绍它们的功能:miRNA 与RNA诱导沉默复合体RNA induced silencing complex, RISC结合,并将此复合体与其互补的mRNA序列结合,根据靶序列与miRNA的互补程度,从而导致靶序列降解或干扰靶序列蛋白质的翻译过程;SD 区域:Segment duplication,串联重复是由序列相近的一些 DNA 片段串联组成;串联重复在人类基因多样性的灵长类基因中发挥重要作用;Genotype and phenotype:基因型与表型,基因型是指某一生物个体全部基因组合的总称;表型,又称性状,是基因型和环境共同作用的结果;基因组:Genome,单倍体细胞核、细胞器线粒体、叶绿体或病毒粒子所含的全部DNA分子或RNA分子;全基因组de novo测序:又称从头测序,它不依赖于任何现有的序列资料,而直接对某个物种的基因组进行测序,然后利用生物信息学分析手段对序列进行拼接、组装,从而获得该物种的基因组序列图谱;全基因组重测序:对已有参考序列Reference Sequence物种的不同个体进行基因组测序,并以此为基础进行个体或群体水平的遗传差异性分析;全基因组重测序能够发现大量的单核苷酸多态性位点SNP、拷贝数变异Copy Number Variation,CNV、插入缺失InDel,Insertion/Deletion、结构变异Structure Variation,SV等变异类型,以准确快速的方法将单个参考基因组信息上升为群体遗传特征;转录组:Transcriptome,是指特定生长阶段某组织或细胞内所有转录产物的集合;狭义上指所有mRNA的集合;转录组测序:对某组织在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA进行测序,获得特定状态下的该物种的几乎所有转录本序列信息;通常转录组测序是指对mRNA进行测序获得相关序列的过程;其根据所研究物种是否有参考基因组序列分为转录组de novo测序无参考基因组序列和转录组重测序有参考基因组序列;外显子组:Exome,人类基因组全部外显子区域的集合称为外显子组,是基因中重要的编码蛋白的部分,并涵盖了与个体表型相关的大部分的功能性变异;外显子组测序:是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法;外显子测序相对于基因组重测序成本较低,对研究已知基因的SNP、InDel 等具有较大的优势;目标区域测序:应用相关试剂盒对基因组上感兴趣的目标区域进行捕获富集后进行大规模测序,一般需要根据目标区域专门定制捕获芯片;宏基因组:Metagenome,指特定生活环境中全部微小生物遗传物质的总和;它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因;目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和;宏基因组16S rRNA测序:可以对特定环境下的细菌和古细菌群体的微生物种类和风度进行有效的鉴定;对不同地点、不同条件下的多个样本16S rRNA的PCR产物平行测序,可以比较不同样本间的微生物组成及成分差异,进而阐明物种丰度、种群结果等生态学信息;表观遗传学:Epigenetics,是指在基因组DNA序列没有改变的情况下,基因的表达调控和性状发生了可遗传的变化;表观遗传的现象很多,已知的有DNA甲基化DNA methylation,基因组印记genomic impriting,母体效应maternal effects,基因沉默gene silencing,核仁显性,休眠转座子激活和RNA编辑RNA editing等;全基因组甲基化测序:DNA 甲基化是指在 DNA 甲基化转移酶的作用下,在基因组 CpG 二核苷酸的胞嘧啶5'碳位共价键结合一个甲基基团;DNA 甲基化已经成为表观遗传学和表观基因组学的重要研究内容;甲基化是基因表达的主要调控方式之一,研究染色体DNA甲基化情况是了解基因调控的重要手段;对已经有参考基因组的物种的基因组DNA用标准亚硫酸氢盐Bisulfite处理后,未甲基化的胞嘧啶C会脱氨基形成尿嘧啶U,经PCR扩增,U替换为胸腺嘧啶T,而发生甲基化的胞嘧啶C保持不变;将处理组与参考基因组序列进行比对,可发现甲基化位点并对甲基化情况进行定量分析的方法叫做全基因组甲基化测序;ChIp-Seq:Chromatin Immunoprecipitation sequencing,即染色质免疫共沉淀-测序技术,即通过染色质免疫共沉淀技术特异性地富集目的蛋白结合的DNA片段;对富集得到的DNA片段进行纯化与文库构建,然后进行高通量测序,从而得到全基因组范围内可以与目的蛋白相互作用的DNA片段的方法叫做ChIP-Seq;数字表达谱:Digital Gene Expression Profile,利用新一代高通量测序技术和高性能计算分析技术,能够全面、经济、快速地检测某一物种特定组织在特定状态下的基因表达情况,即运用特定的酶对mRNA距polyA tail 21-25nt的位置进行酶切,所获得的带polyA尾的序列Tag通过高通量测序,该tag被测得的次数即是对应基因的表达值;数字基因表达谱已被广泛应用于基础科学研究、医学研究和药物研发等领域;特点是经济,但获得的数据量有限;若想获得转录本的更多信息的话,一般都采用转录组测序的方法来测序;SBS:sequencing by synthesis,边合成边测序反应,是指在DNA聚合酶的作用下延伸碱基所进行的测序;Run:指高通量测序平台单次上机测序反应;图1. Flow Cell结构示意图Lane:也叫channel,单泳道,每条泳道包含2列column,每列分布有多个小区tile,如图1;不同的测序平台Flow Cell中所含的Lane不一样,如HiSeq 2000是2个flow cell,每个flow cell中含有8个lane;HiSeq 2500是包含2个mini flow cell快速运行模式和2个high output flow cell,两个模式不能同时运行,其中每个mini flow cell包含2个lane,每个high output flow cell中包含8个lane;Miseq系统的flow cell仅含有1个lane; Tile:小区,每条Lane中有2列tile,合计120个小区;每个小区上分布数目繁多的簇结合位点,如图1;Cluster:簇,在Illumina测序平台中会采用桥式PCR方式生产DNA簇,每个DNA簇才能产生亮度达到CCD可以分辨的荧光点;Index:标签,在Illumina平台的多重测序Multiplexed Sequencing过程中会使用Index 来区分样品,并在常规测序完成后,针对Index部分额外进行7个循环的测序,通过Index的识别,可以在1条Lane中区分12种不同的样品;Barcode:与Index同义,多指在Roche GS FLX 454测序平台的16S PCR产物的测序过程中接头序列所包含的的用来区分不同样本的序列;PF%:PF%是指符合测序质量标准的簇的百分比,与测序的通量相关联;Fasta:一种序列存储格式;一个序列文件若以FASTA格式存储,则每一条序列的第一行以“>”开头,而跟随“>”的是序列的ID号即唯一的标识符及对该序列的描述信息;第二行开始是序列内容,序列短于61nt的,则一行排列完;序列长于61nt的,则每行存储61nt,最后剩下小于61nt的,在最后一行排列完;第二条序列另起一行,仍然由“>”和序列的ID号开始,以此类推;Fastq:Fastq是Solexa测序技术中一种反映测序序列的碱基质量的文件格式;第一行以“”符号开头,后面紧跟一个序列的描述信息;第二行是该序列的内容;第三行以“+”符号开头,后面可以是该序列的描述信息,也可省略;而第四行是第二行中的序列内容每个碱基所对应的测序质量值;Read:高通量测序平台产生的序列标签就称为 reads;基因组组装:进行基因组或转录组de novo测序时,物种基因组经构建不同的文库测序所得的片段需经过生物信息学手段对其进行整理拼接,并通过一定的标准如N50对后续组装结果进行质量评估等,最终获得高准确度的基因组序列的过程;基因组测序深度:测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值;如测一个物种的全基因组的重测序,基因组大小约为5G,测序获得100G的数据量,则测序深度为20×;基因组覆盖率:指测序获得的序列占整个基因组的比例;由于基因组中的高GC、重复序列等复杂结构的存在,测序最终拼接组装获得的序列往往无法覆盖有所的区域,这部分没有获得的区域就称为Gap;例如一个细菌基因组测序,覆盖率是98%,那么还有2%的序列区域是没有通过测序获得的;Contig:在de novo测序中拼接软件基于 reads 之间的 overlap 区,拼接获得的中间没有gap的序列称为 Contig重叠群;Scaffold:基因组 de novo 测序,通过 reads 拼接获得 Contigs 后,往往还需要构建 454 Paired-end 库或 Illumina Mate-pair 库,以获得一定大小片段如 3Kb、8Kb、10Kb、20Kb 两端的序列;基于这些序列,可以确定一些Contig 之间的顺序关系,这些先后顺序已知的Contigs 组成 Scaffold;Contig N50:Reads拼接后会获得一些不同长度的Contigs;将所有的Contig长度相加,能获得一个Contig总长度;然后将所有的Contigs按照从长到短进行排序,如获得Contig 1,Contig 2,Contig 3……Contig 25;将Contig按照这个顺序依次相加,当相加的长度达到Contig总长度的一半时,最后一个加上的Contig长度即为Contig N50;举例:Contig 1+Contig 2+ Contig 3 +Contig 4=Contig总长度1/2时,Contig 4的长度即为Contig N50;Contig N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准;Scaffold N50:Scaffold N50与Contig N50的定义类似;Contigs拼接组装获得一些不同长度的Scaffolds;将所有的Scaffold长度相加,能获得一个Scaffold总长度;然后将所有的Scaffolds按照从长到短进行排序,如获得Scaffold 1,Scaffold 2,Scaffold 3……Scaffold 25;将Scaffold按照这个顺序依次相加,当相加的长度达到Scaffold总长度的一半时,最后一个加上的Scaffold长度即为Scaffold N50;举例:Scaffold 1+Scaffold 2+ Scaffold 3 +Scaffold 4 +Scaffold 5=Scaffold总长度1/2时,Scaffold 5的长度即为Scaffold N50;Scaffold N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准;Isotig:指在转录组de novo测序时,用454平台测序完成后组装出的结果,一个isotig可视为一个转录本;Isogroup:指转录组de novo测序中,用454平台测序完成后组装出的结果获得的可聚类到同一个基因的转录本群;GC%:GC含量,全基因组范围内或在特定基因组序列内的4种碱基中,鸟嘌呤和胞嘧啶所占的比率;SNP:single nucleotide polymorphism,单核苷酸多态性,个体间基因组DNA序列同一位置单个核苷酸变异替代、插入或缺失所引起的多态性;不同物种个体基因组 DNA 序列同一位置上的单个核苷酸存在差别的现象;有这种差别的基因座、DNA序列等可作为基因组作图的标志;SNP 在CG序列上出现最为频繁,而且多是C转换为T ,原因是CG中的C 常为甲基化的,自发地脱氨后即成为胸腺嘧啶;一般而言,SNP 是指变异频率大于 1 %的单核苷酸变异,主要用于高危群体的发现、疾病相关基因的鉴定、药物的设计和测试以及生物学的基础研究等;InDel:Insertion/Deletion,插入/缺失,在基因组重测序进行mapping时,进行容Gap的比对并检测可信的Short InDel,如基因组上小片段>50bp的插入或缺失;在检测过程中,Gap 的长度为1~5个碱基;CNV:copy number variation,基因组拷贝数变异,是基因组变异的一种形式,通常使基因组中大片段的DNA形成非正常的拷贝数量;如人类正常染色体拷贝数是2,有些染色体区域拷贝数变成1或3,这样,该区域发生拷贝数缺失或增加,位于该区域内的基因表达量也会受到影响;如果把一条染色体分成A-B-C-D四个区域,则A-B-C-C-D/A-C-B-C-D/A-C-C-B-C-D/A-B-D 分别发生了C区域的扩增及缺失,扩增的位置可以是连续扩增如 A-B-C-C-D 也可以是在其他位置的扩增,如A-C-B-C-D;SV:structure variation,基因组结构变异,染色体结构变异是指在染色体上发生了大片段的变异;主要包括染色体大片段的插入和缺失引起 CNV 的变化,染色体内部的某块区域发生重复复制、翻转颠换、易位、两条染色体之间发生重组inter-chromosome trans-location 等;基因表达差异:是指某一物种或特定细胞在特定时期/功能状态下,多样本间不同基因在mRNA水平上表达量的差异,可通过RPKM/FPKM值来体现;RPKM:Reads Per Kilobase per Million mapped reads Mortazavi etal., 2008,是指每 1 百万个map 上的reads 中map 到外显子的每1K 个碱基上的reads 个数;计算公式四RPKM=106C/NL/103,其中C为唯一比对到目的基因的reads数;N为唯一比对到参考基因的总reads数,L是目的基因编码区的碱基数;RPKM法可以消除基因长度、数据量之间的差异进行计算基因表达量;可变剪切:alternative splicing大多数真核基因转录产生的mRNA前体是按一种方式剪接产生出一种mRNA,因而只产生一种蛋白质;但有些基因产生的mRNA前体可按不同的方式剪接,产生出两种或更多种mRNA,即可变剪接;基因融合:Gene fusion,将基因组位置不同的两个或多个基因中的一部分或全部整合到一起,形成新的基因,称作融合基因或嵌合体基因,该基因有可能翻译出融合或嵌合体蛋白;基因家族分析:通过进行BLASTN/ HMM比对等查找基因归属的基因家族并添加相关功能注释;基因组注释:Genome annotation是利用生物信息学方法和工具,对基因组所有基因的生物学功能进行高通量注释,是当前功能基因组学研究的一个热点;基因组注释的研究内容包括基因识别和基因功能注释两个方面;基因识别的核心是确定全基因组序列中所有基因的确切位置;常见的基因组注释有GO注释、pathway分析;GO注释:gene ontology是指对基因功能的注解;GO强调基因产物在细胞中的功能;GO不能反映此基因的表达情况,即是否在特定细胞中、特定组织中、特定发育阶段或与某种疾病相关,但GO支持其他的OBOopen biology ontologies成员成立其他类型的本体论数据库如发育本体学、蛋白组本体学、基因芯片本体学等Pathway注释:是指对功能基因参与的信号通路等进行分析注释;甲基化率:是指在甲基化测序中,发生甲基化的胞嘧啶占所有胞嘧啶的比率;CpG岛:CpG island 是指DNA上一个区域,此区域含有大量相联的胞嘧啶C、鸟嘌呤G,以及使两者相连的磷酸酯键p;基因组中长度为300~3000 bp的富含CpG二核苷酸的一些区域,主要存在于基因的5’区域;启动子区中CpG岛的未甲基化状态是基因转录所必需的,而CpG序列中的C的甲基化可导致基因转录被抑制;Q20,Q30:基因的二代测序中,每测一个碱基会给出一个相应的质量值,这个质量值是衡量测序准确度的;碱基的质量值13,错误率为5%,20的错误率为1%,30的错误率为0.1%;行业中Q20与Q30则表示质量值≧20或30的碱基所占百分比;例如一共测了1G的数据量,其中有0.9G的碱基质量值大于或等于20,那么Q20则为90%;Q20值是指的测序过程碱基识别Base Calling过程中,对所识别的碱基给出的错误概率;质量值是Q20,则错误识别的概率是1%,即错误率1%,或者正确率是99%;质量值是Q30,则错误识别的概率是0.1%,即错误率0.1%,或者正确率是99.9%;质量值是Q40,则错误识别的概率是0.01%,即错误率0.01%,或者正确率是99.99%;全基因组测序全基因组测序-技术路线提取基因组DNA,然后随机打断,电泳回收所需长度的DNA片段0.2~5Kb,加上接头, 进行基因簇cluster制备或电子扩增E-PCR,最后利用Paired-EndSolexa或者Mate-PairSOLiD的方法对插入片段进行测序;然后对测得的序列组装成Contig,通过Paired-End的距离可进一步组装成Scaffold,进而可组装成染色体等;组装效果与测序深度与覆盖度、测序质量等有关;常用的组装有:SOAPdenovo、Trimity、Abyss等;全基因组测序-原理双末端Paired-End测序原理测序深度Sequencing Depth:测序得到的碱基总量bp与基因组大小Genome的比值,它是评价测序量的指标之一;测序深度与基因组覆盖度之间是一个正相关的关系,测序带来的错误率或假阳性结果会随着测序深度的提升而下降;重测序的个体,如果采用的是Paired-End 或Mate-Pair方案,当测序深度在10~15X以上时,基因组覆盖度和测序错误率控制均得以保证;测序深度对基因组覆盖度和测序错误率的影响HOM:纯合体 HET:杂合体全基因组测序-分析流程1.数据量产出总碱基数量、Totally mapped reads、Uniquely mapped reads统计,测序深度分析;2.一致性序列组装与参考基因组序列Reference genome sequence的比对分析,利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型,并组装出该个体基因组的一致序列;3.SNP检测及在基因组中的分布提取全基因组中所有多态性位点,结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选,最终得到可信度高的SNP数据集;并根据参考基因组序列对检测到的变异进行注释; 4.InDel检测及在基因组的分布在进行mapping的过程中,进行容Gap的比对并检测可信的Short InDel;在检测过程中,Gap 的长度为1~5个碱基;5.Structure Variation检测及在基因组中的分布目前SBC能够检测到的结构变异类型主要有:插入、缺失、复制、倒位、易位等;根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果,检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进进行注释;全基因组重测序生物信息学分析流程。

转录组学主要技术与应用研究

转录组学主要技术与应用研究转录组学是一种研究生物体转录组的学科,它主要通过采用高通量测序技术,对细胞中所有基因的RNA表达进行全面和系统地研究。

通过对转录组的研究,我们可以全面了解基因在特定组织、特定时期和特定环境下的表达情况,可以揭示基因在生物体发育、生理活动和适应环境等方面的机制,以及与疾病发生发展相关的分子基础。

下面将对转录组学的主要技术和应用研究进行详细介绍。

一、转录组学的主要技术1. RNA测序技术(RNA-Seq):RNA测序是转录组学研究的核心技术,它通过将RNA反转录成DNA,并进行文库构建和测序,得到RNA的全长序列信息。

RNA-Seq技术相比传统的Microarray技术,具有更高的灵敏度和准确性,可实现低丰度基因的检测和定量,同时可以鉴定新转录物和变异。

2.转录组组装和注释:对RNA测序得到的序列进行数据处理,包括序列质量控制、去除低质量序列、去除污染序列等,然后对测序得到的短序列进行组装和注释,得到基因的表达信息和基因的结构信息。

3.管理基因和差异表达基因分析:将样品的RNA序列比对到参考基因组或转录组,利用比对结果和参考基因组的注释信息,挖掘出差异表达的基因,进而进行差异表达基因的验证和功能解析。

4. 其他技术:包括RNA亚转录组测序(sub-transcriptome sequencing)、全长转录组测序(full-length transcriptome sequencing)、单细胞转录组测序(single-cell transcriptome sequencing)等技术。

二、转录组学的应用研究1.基因功能解析:通过分析转录组数据,可以研究基因的表达模式、调控网络和与其他基因的相互作用,进而揭示基因在生物体发育、生理功能和适应环境等方面的作用和机制。

2.疾病诊断和预测:转录组学可以揭示疾病发生和发展的分子基础。

通过比较疾病组织和正常组织的转录组差异,可以鉴定与疾病相关的基因和通路,为疾病的早期诊断和治疗提供新的靶点和策略。

4大规模测序及一二三代测序仪介绍

大规模测序1.RNA测序〔RNA Sequencing〕—高速序列比对2.转录组测序〔Transcriptome sequencing〕1.转录组是指某个物种的特定组织或细胞在某一生理功能状态下所有转录的mRNA产物的集合,是基因组遗传信息传递和表达的重要步骤和过程。

高通量转录组测序可以获得大量转录本序列信息,定量基因转录表达水平,获得基因组转录区域与其位点信息等,在基因组序列拼接注释、样品间基因转录差异表达〔差异表达分析为考点〕与其功能研究等方面有重要作用。

1. 有参考基因组的转录组分析技术路线推荐平台:Illumina HiSeq 2000、Illumina MiSeq 2. 无参考基因组的转录组分析推荐平台: Roche 454 FLX+二、生物信息学分析1) 有参考基因组的转录组1. 原始数据整理、过滤与质量评估2. 转录组测序分析与参考基因组比对蛋白编码基因的表达量分析蛋白编码基因的表达量差异分析差异表达的蛋白编码基因的聚类分析〔热图〕差异表达基因富集分析〔GO、KEGG〕SNPs的分析〔SNPs鉴定、同义/非同义突变、与已有SNPs数据库比对〕可变剪切分析UTR 区域鉴定新基因/新转录本分析 3. 根据客户需求进展个性化分析2) 无参考基因组的转录组1. 原始数据整理、过滤与质量评估2. 转录组测序分析:序列拼装与拼装统计 Unigene功能注释Unigene的功能聚类分析〔KOG、GO〕 Unigene的代谢途径分析〔KEGGpathway〕 Unigene的表达量分析 Unigene的表达量差异分析差异表达的Unigene的聚类分析〔热图〕差异表达的Unigene的富集分析〔KOG、GO、KEGG〕 SNPs的鉴定3. 根据客户需求进展个性化分析四、经典案例案例1:人前列腺癌融合基因鉴定背景:人前列腺癌发病率位于男性恶性肿瘤的首位,并且发病率近年呈上升趋势。

目的:对人前列腺癌与癌旁组织基因转录组进展检测分析。

转录组测序技术的应用及发展综述

转录组测序技术的应用及发展综述摘要:转录组测序(RNA-Seq)作为一种新的高效、快捷的转录组研究手段正在改变着人们对转录组的认识。

RNA—Seq利用高通量测序技术对组织或细胞中所有RNA 反转录而成cDNA文库进行测序,通过统计相关读段(reads)数计算出不同RNA的表达量,发现新的转录本;如果有基因组参考序列,可以把转录本映射回基因组,确定转录本位置、剪切情况等更为全面的遗传信息,已广泛应用于生物学研究、医学研究、临床研究和药物研发等。

文章主要比较近年来转录组研究的几种方法和几种RNA—Seq的研究平台,着重介绍RNA—Seq 的原理、用途、步骤和生物信息学分析,并就RNA—Seq技术面临的挑战和未来发展前景进行了讨论及在相关领域的应用等内容,为今后该技术的研究与应用提供参考。

关键词: RNA-Seq;原理应用;方法;挑战;发展前景Abstract:Transcriptome sequencing (RNA-Seq) is a kind of high efficiency, quick transcriptome research methods are changing our understanding of transcriptome。

RNA—Seq to use high-throughput sequencing of tissues or cells of all RNA reverse transcription into cDNA library were sequenced, through statistical correlation read paragraph (reads)numbers were calculated from the expression of different RNA transcripts, find new; if the genome reference sequence,the transcripts mapped to genomic, determine the position of the transcription shear condition, more genetic information,has been widely used in biological research,medical research,clinical research and drug development。

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1 3Plant Mol BiolDOI 10.1007/s11103-014-0214-9

Transcriptome comparison reveals the patterns of selection in domesticated and wild ramie (Boehmeria nivea L. Gaud)

Touming Liu · Shouwei Tang · Siyuan Zhu · Qingming Tang · Xia Zheng

Received: 2 May 2014 / Accepted: 10 June 2014 © Springer Science+Business Media Dordrecht 2014

Keywords Ramie · Transcriptome · Ka/Ks · Domestication · Selective patternIntroductionPlant domestication is the genetic modification of a wild species to create a new form of a plant altered to meet human needs (Doebley et al. 2006). Severe phenotypic divergence is generated in response to the domestication selection. The genetic basis of domestication-associated traits has been characterized in many crops, including rice, maize, tomato, and wheat (Frary et al. 2000; Fan et al. 2006; Li et al. 2006; Tan et al. 2008; Gegas et al. 2010; Lu et al. 2013). These studies reached the common conclu-sion that the rapid phenotypic divergence associated with domestication is often attributable to very few genetic loci (Gross and Olsen 2010). With the development of the next generation sequencing technology, it is becoming increas-ingly feasible to investigate the effects of domestication at the whole-genome level. On the basis of genome-wide re-sequencing, only a few loci (no more than 10 %) were found to have strong selective sweeps by positive selection in the rice, maize, and cucumber genomes (Hufford et al. 2012; Huang et al. 2012; Qi et al. 2013).Ramie (Boehmeria nivea L. Gaud), commonly known as China grass, is a perennial herbaceous plant that belongs to the family Urticaceae and produces both the strong-est and finest vegetative fiber from its stem bark (Ahuja 1988). Ramie fibers possess many excellent characteristics, such as smooth texture, long strands, and excellent tensile strength, making ramie a widely cultivated crop in China, India, and other Southeast Asian and Pacific Rim countries. As one of the oldest fiber crops, ramie has been cultivated for thousands of years in China (Li 1970; Sen and Reddy Abstract Ramie is an old fiber crop, cultivated for thou-sands of years in China. The cultivar ramie evolved from the wild species Qingyezhuma (QYZM, Boehmeria nivea var. tenacissima). However, the mechanism of domestica-tion of this old fiber crop is poorly understood. In order to characterize the selective pattern in ramie domestication, orthologous genes between the transcriptomes of domes-ticated ramie variety Zhongzhu 1 (ZZ1) and wild QYZM were assessed using bidirectional best-hit method and ratio of non-synonymous (Ka) to synonymous (Ks) nucleo-tide substitutions was estimated. Sequence comparison of 56,932 and 59,246 unigenes from the wild QYZM and domesticated ZZ1, respectively, helped identify 10,745 orthologous unigene pairs with a total orthologous length of 10.18 Mb. Among these unigenes, 85 and 13 genes were found to undergo significant purifying and positive selection, respectively. Most of the selected genes were homologs of those involved in abiotic stress tolerance or disease resistance in other plants, suggesting that abiotic and biotic stresses were important selective pressures in ramie domestication. Two genes probably related to the fiber yield of ramie were subjected to positive selection, which may be caused by human manipulation. Thus, our results show the pervasive effects of artificial and natural selections on the accelerated domestication of ramie from its wild relative.

Electronic supplementary material The online version of this article (doi:10.1007/s11103-014-0214-9) contains supplementary material, which is available to authorized users.

T. Liu (*) · S. Tang · S. Zhu · Q. Tang · X. Zheng Institute of Bast Fiber Crops, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Changsha 410205, Chinae-mail: liutouming@gmail.com Plant Mol Biol1 32011). Archaeologists have found that the ramie fiber has been used as textile for over 4,700 years, and it was the most important fiber crop in China until cotton entered the country 700 years ago (Liao et al. 2014). Nowadays, ramie still is the second most important fiber crop in China, with its growth acreage and quantity of fiber production being second only to those of cotton (Liu et al. 2014).The genus Boehmeria Jacq. contains about 120 species, of which 32 species, including B. nivea L. Gaud, have been found in China (Wu et al. 2003). B. nivea L. Gaud includes the domesticated species B. nivea var. nivea, which is known as ramie, and three wild species B. nivea var. nipononivea, B. nivea var. tenacissima, and B. nivea var. viridula (Wang 1981a, b). Among these four species, B. nivea var. viridula is considered to be the most primi-tive taxon, from which B. nivea var. tenacissima evolved; thereafter, B. nivea var. tenacissima evolved either into B. nivea var. nivea or as B. nivea var. nipononivea (Jiang and Jie 2005). However, according to the taxonomic result of Wu et al. (2003), B. nivea L. Gaud gave rise to the domes-ticated species B. nivea var. nivea and the wild B. nivea var. tenacissima. The morphological differences between these two include that B. nivea var. nivea shows long and wide stems with dense, long, spreading epidermal hairs, free stipules, and broadly ovate to suborbicular leaf blades, whereas the wild B. nivea var. tenacissima has connate stipules, and the epidermal hairs on the stems and leaves are short and appressed to assurgent (Wu et al. 2003). Although there are two different taxonomic results for B. nivea L. Gaud, both concluded that the domesticated spe-cies B. nivea var. nivea was derived from the direct evo-lution of wild B. nivea var. tenacissima. Interestingly, the domesticated B. nivea var. nivea and wild B. nivea var. tenacissima are not reproductively isolated from one another (Liu et al. 2014).Previous studies had proposed that ramie had been domesticated in the middle and lower regions of the Yang-tze Valley (Vavilov 1992; Liao et al. 2014). However, because of the shortage of ramie genomic information, the footprint of domestication is poorly understood for this old fiber crop. Using the Illumina sequencing platform, the transcriptome of Zhongzhu 1 (ZZ1), a variety of the domes-ticated ramie species, B. nivea var. nivea, was de novo assembled by our previous studies (Liu et al. 2013a, b, c; Zhu et al. 2014). However, the transcriptome of wild B. nivea var. tenacissima, from which the domesticated ramie evolved directly, is still uncharacterized. In this study, the transcriptome of wild B. nivea var. tenacissima [Chinese name is Qingyezhuma (QYZM)] will be deeply sequenced, and the expressed sequence will be aligned between the domesticated ZZ1 variety and wild B. nivea var. tenacis-sima to find the natural variation. Our analysis will provide ample evidence for evolution in response to environmental cues in ramie relatives and suggests interesting differences between artificial and natural selections.

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