第11章转录调控的信息学分析

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。

生物信息学中的转录组测序数据分析流程解析转录组测序是一种基于高通量测序技术的生物学研究方法，用于研究特定物种在特定生理或环境条件下所产生的所有转录本（mRNA）。

转录组测序数据分析是将原始的测序数据转化为有意义的生物学信息的过程。

本文将解析转录组测序数据分析的基本流程。

1. 数据质量控制（Quality Control，QC）数据质量控制是在转录组测序数据分析中非常重要的一步，它能够及早发现并剔除测序过程中产生的低质量测序数据，保证后续分析的准确性。

常用的QC工具包括FastQC和Trimmomatic。

FastQC用于检查测序数据的质量分布情况，发现可能存在的测序错误和污染问题。

Trimmomatic则用于去除低质量的测序片段和接头，提高数据的质量。

2. 数据比对数据比对是将测序数据与参考基因组进行比对的过程。

比对的目的是将测序片段精确地定位到基因组上，并获得每个基因组区域的覆盖度和深度等信息。

常用的比对工具包括Bowtie2和TopHat。

Bowtie2是一种基于Burrows-Wheeler Transform的短序列比对工具，适用于低错配率的比对。

TopHat则是一种用于对转录组数据进行比对和注释的工具，可以检测新基因和外显子剪接事件。

3. 定量分析定量分析是研究不同转录本在不同条件下的表达水平差异的过程。

常用的定量工具包括Cufflinks和HTSeq。

Cufflinks是一种用于估计转录本表达水平和发现新的转录本的工具。

它可以根据RNA-Seq数据拼接转录本，并计算不同基因或转录本的表达水平。

HTSeq则是一种用于计算不同基因的读数的工具，读数可以用来估计基因的表达水平。

4. 差异分析差异分析是研究在不同处理条件下，基因或转录本的表达水平是否存在显著差异的过程。

常用的差异分析工具包括DESeq2和edgeR。

DESeq2是一种基于负二项分布模型的差异表达分析工具，它可以对转录本进行差异分析，并计算基因的表达水平在不同条件下的折叠变化。

第1篇一、背景随着高通量测序技术的发展，转录组分析已成为研究基因表达调控和基因功能的重要手段。

本报告针对某研究项目中的转录组数据进行分析，旨在探究该物种在不同生长阶段的基因表达差异及其生物学意义。

二、实验方法1. 样本采集：在研究项目中对不同生长阶段的样本进行采集，包括幼年期、成熟期和衰老期。

2. RNA提取：采用TRIzol法提取样本总RNA，并进行质量检测。

3. cDNA文库构建：采用SMART-seq2技术构建cDNA文库。

4. 转录组测序：使用Illumina HiSeq平台进行转录组测序。

5. 数据分析：采用HTSeq-count软件对测序数据进行定量，利用DESeq2进行差异表达分析，并使用GSEA进行基因集富集分析。

三、结果与分析1. 数据质量评估：测序数据经过质量控制后，得到有效数据量约为100亿个reads。

2. 基因表达差异分析：在幼年期、成熟期和衰老期三个阶段，共检测到差异表达基因（DEGs）1000个，其中上调基因600个，下调基因400个。

3. 基因功能富集分析：通过对差异表达基因进行GO和KEGG富集分析，发现与细胞周期、代谢、信号转导等生物学过程相关的基因富集显著。

4. 蛋白质互作网络分析：构建DEGs的蛋白质互作网络，发现某些关键基因在转录调控和信号转导过程中发挥重要作用。

四、结论本研究通过对某物种不同生长阶段的转录组数据进行分析，揭示了该物种在不同生长阶段的基因表达差异及其生物学意义。

研究结果为进一步研究该物种的生长发育机制提供了重要参考。

五、展望1. 深入挖掘差异表达基因的功能：通过实验验证差异表达基因的功能，揭示其在生长发育过程中的作用。

2. 分析差异表达基因的调控网络：进一步研究差异表达基因的调控网络，揭示基因表达调控的分子机制。

3. 结合表观遗传学分析：探究表观遗传学因素对基因表达的影响，为研究基因表达调控提供新的思路。

4. 探索转录组分析在植物育种中的应用：将转录组分析应用于植物育种，提高育种效率。

《大豆miR1510a和miR2109基因的调控转录因子鉴定及其功能研究》篇一一、引言近年来，植物microRNAs（miRNAs）的深入研究为理解植物生长、发育及应对环境压力的分子机制提供了新的视角。

作为基因表达的重要调控因子，miRNAs通过与其靶基因的互补序列结合，实现对转录后基因表达的调控。

其中，大豆（Glycine max）的miR1510a和miR2109作为特定于植物的调控元件，具有特殊的生物学意义。

本研究的目的是通过深入鉴定这两个miRNAs的调控转录因子（TFs）及其功能，以期揭示其在植物生命活动中的作用机制。

二、方法1. 生物信息学方法：使用在线数据库及软件分析，识别并预测与大豆miR1510a和miR2109互补的转录因子。

2. 实验验证：通过荧光素酶报告基因系统、凝胶迁移率实验（EMSA）等手段，验证预测的转录因子与miRNAs的结合能力。

3. 转基因技术：构建过表达和抑制表达转基因植物，观察表型变化及基因表达水平变化。

三、结果1. 调控转录因子的鉴定通过生物信息学分析，我们成功预测了与大豆miR1510a和miR2109互补的多个转录因子。

其中，TF-A、TF-B和TF-C与这两个miRNAs的结合能力最为显著。

通过实验验证，我们进一步确认了这三个转录因子与miR1510a和miR2109的结合特异性。

2. 转录因子的功能研究在转基因植物中，我们发现过表达TF-A、TF-B和TF-C的转基因大豆表现出不同的表型变化。

其中，过表达TF-A的大豆表现出更强的抗逆性，而TF-B和TF-C的过表达则对植物的生长和发育有显著影响。

此外，我们还观察到这些转录因子的过表达或抑制表达对miR1510a和miR2109的表达水平有显著影响。

四、讨论本研究通过生物信息学分析和实验验证，成功鉴定了与大豆miR1510a和miR2109互补的转录因子。

这些转录因子在植物生长、发育及应对环境压力的过程中发挥了重要作用。

转录组数据解读转录组数据解读是指针对转录组测序数据进行分析和解释，以揭示基因表达调控、信号通路活动及细胞功能的变化。

转录组测序是一种全基因组范围的RNA测序技术，可以揭示特定组织或细胞内的所有基因表达情况，包括已知基因和未知基因的表达水平及结构，为研究生物体的基因表达机制和调控网络提供了全面的信息。

转录组数据解读是基于测序数据进行的一系列分析过程，包括数据预处理、表达水平分析、差异表达基因检测、基因注释和功能富集分析等。

在这个过程中，研究人员需要借助生物信息学工具和数据库，对数据进行深入的解读和挖掘，以揭示基因表达调控的规律和细胞功能的变化。

数据预处理是转录组数据解读的第一步，包括质量控制、过滤低质量序列、去除接头序列等。

这一步的目的是保证测序数据的质量和可靠性，为后续分析提供高质量的数据基础。

接着是表达水平分析，通过对转录组数据进行定量分析，可以得到每个基因的表达水平，以及不同样品之间的差异。

这一步通常会得到一个关于基因表达的矩阵，行代表基因，列代表样品。

在基因表达数据的基础上，研究人员可以进行差异表达基因检测，发现在不同条件下表达水平显著变化的基因，从而识别出与特定生物学过程相关的潜在调控基因。

随着测序技术的进步，现在可以通过单细胞转录组测序技术获得每个细胞的基因表达情况，揭示细胞的异质性和动态变化。

单细胞转录组测序技术的发展使得我们可以更加深入地解读细胞内基因表达的调控网络和功能。

例如，可以对肿瘤组织中的单个癌细胞进行转录组测序，发现不同基因的表达在不同的癌细胞中发生了显著变化，从而揭示不同癌细胞之间的异质性和表达谱的差异。

这对于揭示肿瘤的发生发展机制、发现新的分子标记物和潜在的治疗靶点具有重要意义。

在进行转录组数据解读的过程中，基因注释和功能富集分析是非常重要的步骤。

基因注释可以帮助研究人员理解基因的功能和调控机制，包括基因结构、启动子、转录因子结合位点和已知的生物学功能等。

通过基因注释信息，可以对差异表达基因的功能进行深入的解读和挖掘，发现它们在细胞信号通路、代谢途径和生物学过程中的作用。

http : 〃 www. insect. org. cndoi ： 10. 16380/j. kcxb.2021.10.00210 月 October2021, 64(10) : 1136 -1144昆虫学报ACTA ENTOMOLOGICA SINICA沙葱萤叶甲卵滞育的转录组学分析李艳艳“,马红悦“,李 玲1，谭 瑶1,庞保平宀,张 恒2(1.内蒙古农业大学草原昆虫研究中心，呼和浩特010020； 2.正镶白旗草原工作站，内蒙古正镶白旗013800)摘要：【目的】建立沙葱萤叶甲Galeruca daurica 滞育卵转录组数据库，挖掘卵滞育相关的基因以及代谢和信号通路，在转录组水平探讨卵滞育的分子机制。

【方法】采用Illumina NovaSeq6000高通 量测序平台对沙葱萤叶甲滞育卵与解除滞育卵进行转录组测序，并进行生物信息学分析；利用DESeq 软件分析沙葱萤叶甲滞育卵与解除滞育卵中的差异表达基因，对差异表达基因进行KEGG通路富集分析;利用qRT-PCR 技术对10个差异表达基因的表达模式进行验证。

【结果】基于沙葱 萤叶甲滞育卵与解除滞育卵转录组测序结果，共获得53 389个unigene ,其中差异表达基因2 145个,24个差异表达基因与保幼激素信号及脂肪酸生物合成和降解相关。

与解除滞育卵相比，滞育 卵转录组中1 297个基因上调表达，富集于124条KEGG 通路，其中核糖体通路显著富集；848个基因下调表达，富集于73条KEGG 通路，其中MAPK 信号通路和糖胺聚糖生物合成通路显著富集。

qRT-PCR 结果表明，随机选取的10个差异表达基因的表达趋势与RNA-Seq 转录组测序结果完全一致。

【结论】保幼激素，脂肪酸生物合成和降解，核糖体,MAPK 信号及糖胺聚糖生物合成等通路 可能在沙葱萤叶甲卵滞育调控中起着重要的作用。

关键词：沙葱萤叶甲；转录组；卵滞育；KEGG 通路；保幼激素信号；脂肪酸生物合成中图分类号：Q966文献标识码：A文章编号：0454-6296(2021)10-1136-09T r anscriptomics analysis of egg diapause of Galeruca daurica (Coleoptera : Chrysomelidae )LI Yan-Yan 1，**, MA Hong-Yue '，*, LI Ling 1 , TAN Yao 1 , PANG Bao-Ping 1，* , ZHANG Heng 2 (1. Research Center for Grassland Entomology , Inner Mongolia Agricultural University , Hohhot 010020 ,China ; 2. Zhengxiangbai Banner Grassland Station , Zhengxiangbai Banner , Inner Mongolia 013800, China)基金项目：国家自然科学基金项目(31760517)；内蒙古农业大学科研基金(NDYB2018-15)作者简介：李艳艳，女，1986年6月生，内蒙古呼伦贝尔人，博士，讲师，研究方向为昆虫生态与分子生物学，E-mail ：***************；马红悦，女，1993年11月生，内蒙古呼伦贝尔人，博士研究生，研究方向为昆虫分子生物学，E-mail : *******************共同第一作者 Authors with equal contribution* 通讯作者 Corresponding author , E-mail : pangbp@ imau. edu. cn收稿日期 Received ： 2021-02-04；接受日期 Accepted ： 2021-03-21Abstract :【Aim ] This study aims to establish the transcriptome database of diapause eggs of Galeruca daurica , to reveal the genes and metabolic/signaling pathways related to egg diapause , and to explore themolecular mechanism of egg diapause at the transcriptomic level.【Methods ] The Illumina NovaSeq 6000platform was used to perform transcriptome sequencing and bioinformatics analysis of the diapause and diapause-terminated eggs of G. daurica . The DESeq software was applied to analyze the differentiallyexpressed genes ( DEGs ) between the diapause and diapause-terminated eggs, and the DEGs were subjected to the KEGG pathway enrichment analysis. The expression profiles of 10 randomly selected DEGs were verified by qRT-PCR. [ Results ] According to the transcriptome sequencing results from thediapause and diapause-terminated eggs of G. daurica , a total of 53 389 unigenes including 2 145DEGs10期李艳艳等：沙葱萤叶甲卵滞育的转录组学分析1137were obtained,of which24DEGs are related to juvenile hormone signaling and fatty acid biosynthesis and pared with those in the diapause-terminated eggs,1297DEGs in the transcriptome of diapause eggs were up-regulated and enriched in124KEGG pathways,among which ribosome pathway was significantly enriched,and848DEGs were down-regulated and enriched in73KEGG pathways, among which MAPK signaling pathway and glycosaminoglycan biosynthesis were significantly enriched.The qRT-PCR analysis showed that the expression profiles of the10randomly selected DEGs were completely consistent with the RNA-Seq results based on the transcriptome data.【Conclusion]Pathways of juvenile hormone,fatty acid biosynthesis and degradation,ribosome,MAPK signaling and glycosaminoglycan biosynthesis may play important roles in the regulation of egg diapause in G.daurica.Key words:Galeruca daurica；transcriptome;signaling；fatty acid biosynthesis滞育是昆虫面对不良环境而维持种群延续的一种适应性策略，其特征在于呼吸微弱、生殖器官发育缓慢、激素及代谢机制发生变化和抗逆性增强等(Kostal,2006；Hahn and Denlinger,2011)。

转录组学研究的生物信息学方法随着高通量测序技术的发展，转录组学研究在生物学研究中越来越受到重视。

转录组学研究是指对特定组织或细胞中所有转录本的RNA序列进行分析，以了解基因表达和调控的机制。

转录组学研究需要大量的生物学和计算机科学知识，其中生物信息学方法在数据预处理、基因差异表达分析等方面起着至关重要的作用。

一、数据质控和预处理在进行转录组学研究之前，需要对产生的原始数据进行质量控制和预处理。

这是保证后续分析结果准确性和可靠性的重要步骤。

数据质控包括检查测序数据的质量指标、去除低质量的序列、去除接头序列、去除未知碱基N和剪切读长等。

预处理的过程包括将清洗后的序列比对到参考基因组、利用软件进行转录本拼接、估计基因表达水平和归一化表达矩阵。

二、基因差异表达分析基因差异表达分析是转录组学研究的重要任务之一。

通过比较在两个或多个不同条件下的组织或细胞中的基因表达差异，可以确定哪些基因在特定条件下受到调控。

基因差异表达分析通常包括以下几个步骤：1. 基因定量：将各个样品中基因的表达量数量化。

这个过程中，需要将清洗后的碱基序列比对到一个已知的基因组或转录本组装。

基因表达量的定量可以用TPM（每百万个转录本）或FPKM（每百万个外显子组）进行度量。

2. 差异表达基因的标准化：标准化的目标是将不同样品的基因表达矩阵统一。

这个过程中可以考虑去除一些不需要的变量，例如测序深度、性别、批次效应等，以提高数据准确性。

3. 基因差异表达分析：通过比较在不同条件下的基因差异表达水平，确定在差异条件下基因表达的变化。

常见的方法包括T检验、方差分析、DEseq2、edgeR、limma等方法。

4. 实验验证：基因差异表达的结果需要进行实验验证，确保结果的准确性。

三、基因富集分析基因富集分析是对一组差异表达的基因进行进一步的功能注释和生物学意义解释的分析。

在转录组学研究中，基因富集分析可以通过GO富集分析、KEGG富集分析等方法进行。