转录组测序原理
参考:
https://www.bilibili.com/video/BV1XJ411r7bJ/?spm_id_from=333.788.videocard.0
定义
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而转录组测序即是利用高通量测序技术,将细胞或组织中的全部或部分mRNA, miRNA, lnc RNA 进行测序分析的技术。
RNA-seq 应用
通过RNA-seq,也就是转录组测序,可以帮助我们了解各种比较条件下所有基因的表达差异包括:
正常组织与肿瘤组织;
药物治疗前后的表达差异;
发育过程中,不同发育阶段,不同组织的表达差异……
不仅可以检测,RNA 表达的差异,还有RNA 结构的差异。
转录组的主要目的之一便是寻找 基因表达的差异
。
测序方法(Truseq-RNA)
原始RNA样本清理
由于获取的RNA 大部分都是rRNA,只有2%, 3% 是mRNA 及其余的lncRNA, tRNA, miRNA 等。
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因此主要用于RNA-seq 测定的mRNA 只占了很小的比例。而获得的大部分的RNA,tRNA 在各个物种和组织中是非常保守的,如果不是特别测定,一般不会得到什么有效信息。
RNA 建库过程
介绍illumina 的Truseq-RNA 建库方法。
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1)杂交
利用真核生物mRNA 尾部PolyA 修饰的特性,进行杂交。
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2)打成短序列
将磁珠回收,也就筛选出了mRNA,再对这些片段洗脱,并打成短片段。
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3)逆转录
将短片段的RNA 进行逆转录,获得第一链cDNA。
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4)合成双链
利用引物合成双链cDNA。
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5)连接接头与扩增
到这一步,就和一般的基因测序一样了。
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再进行扩增,也就建立了标准的测序文库。
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接着就可以拿去测序了。
RNA 质量要求
RNA 必须要有比较高质量,因为开始的杂交是连接3' 的序列,因此如果mRNA 发生了降解,则远离3' 端的序列就很容易被洗脱掉了。
质量检测
根据两个峰的质量进行打分(RIN
值,最高10分,建议8分以上),通常来说这两个峰值越高越尖,打分越高,质量也越高。
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数据分析
比对
将测序数据比对到基因组上。
质量控制
通常通过检测比对后的RNA 分布进行判断。
检测RNA 片段有多少在3' 位置,又有多少在5' 位置。
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如果左边显著不如右边饱满,则可能大部分的mRNA 发生了降解。
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RPKM值(标准化处理)
具体计算参考:https://www.yuque.com/mugpeng/nwmnq7/cf7lm6
本质上就是一个数值的标准化处理。
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差异分析
火山图对比不同样本的基因表达量对比。横轴反映差异的大小,纵轴反映差异的显著性。
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相同差异大小的样本,可能由于其样本统计数的差异,因而造成了显著性的差异(置信程度,结果更可信)。
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聚类分析
对基因表达进行分群,可以找出它们的共同或不同特征。
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富集分析
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可以将差异基因富集到不同功能上,探寻它们的功能特性。
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从上到下基因的功能定义越来越精准,颜色越深,其富集程度越高。
通路分析
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结构变异检测
建议测序数据在10G 以上,以保证测序的覆盖度。
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可变剪接
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一般人类样本,可以发现5000~20000个可变剪接。
融合基因
融合基因指,某个基因头融合到了其他基因的身体上。
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点突变
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