生信分析30:基于二代转录组测序检测APA事件
本次推送是文献分享30的对应内容。
多聚腺苷酸化 (ployA) 是真核生物中一种重要的转录后调控机制,它调节 pre-mRNA的成熟。
对于很多基因来说,该过程可以发生在多个位点,即产生不同长度的成熟mRNA,这被称为选择性多聚腺苷酸化(APA)。
APA事件已经被证实在基因组中广泛存在,如超过70%的拟南芥基因被发现有大于1个的ployA位点。
虽然在多数情况下APA并不会改变mRNA的蛋白编码区域,但却可能会破坏位于3'-UTRs区域中的重要顺式调控元件,最终导致mRNA稳定性、定位和翻译效率的改变。
Fig 1
基于poly(A)位点位置的不同,APA主要分为3大类(Fig 1):
(1)编码区域APA[CR-APA(exon)],指poly(A)位点位于编码区域,通常涉及可变剪接,会产生具有不同编码序列的mRNA异构体,因此会产生不同的蛋白;
(2)内含子APA[IPA,CR-APA(intron)],指poly(A)位点位于内含子区域,会产生截断的编码区,因此可能会翻译缺失C端结构域且具有新功能的蛋白
(3)3'-UTRs-APA,是最常见的APA,该类APA会导致产生多种具有不同3'-UTRs长度的mRNA异构体,但同时并不影响蛋白编码序列。
Fig 2
文献分享30中,作者利用APAtrap软件(Fig 2)来检测APA事件,本次推送将介绍该软件的原理和操作。
APAtrap软件鉴定APA的原理
Fig 3
这个软件第一步先是检测3‘UTR(Fig 3),其实这个信息在我们研究的物种的基因组注释文件中是有的,但是一般的基因组注释是比较粗糙的,基因结构注释总会存在大量的问题,对于一般的分析可能影响不大,但是我们现在研究的是APA还是有很大影响的,所以这一步相当于是对基因组注释的校正。我们先是把基因组的注释文件输入进去,它会识别出已经注释的3‘UTR区,然后对这个区域上下延申10kb,然后从这个范围的开头以100bp为窗格、以1bp为步长,滑动检测这个范围的reads。比如这个图上,蓝色是基因组的注释情况,红色是校正后的情况,有可能是本来没有注释出3‘UTR,根据我们的转录组数据注释到了,有可能是之前的注释过长或者过短,最后整合这些情况得到修正好的3‘UTR。
Fig 4
第二步是在这个修正后的3‘UTR,将它的最末端称为“远端polyA位点”,然后对3‘UTR从5’端向3’端以100bp为窗格、以1bp为步长,滑动检测这个范围的reads,目的是检测覆盖深度显著下降的位置,这些位置被认定为潜在的ployA位点(Fig 4)。对于两个条件的比较,输入的是多个转录组数据,所以对这些所有的数据在100bp以内的polyA位点被合并,认定为一个ployA位点。需要注意这里检测到的APA位点是前面介绍的三种类型中最主要的一种,即3'-UTRs-APA
Fig 5
第三步是用来检测处理和对照是否存在差异APA的情况。
比如在给定的示意图中(Fig 5),有A和B两个样本,在A样本中根据深度的骤减鉴定到两个潜在的APA位点,它们的3‘UTR长度分别为L1和L2,在sampleB中也鉴定到两个潜在的APA,它们的3‘UTR长度分别为L3和L4,就长度而言,L1<l2<l3<l4< span="">,固定这个排序,然后表征出样本A和B在这4个APA的使用情况。然后作者计算了皮尔逊相关系数,该值为正表明B样本比A样本偏好更长的3‘UTR,为负说明A样本偏好更长的3‘UTR。
Fig 6
最后根据这两个指标来判定是否是差异表达的APA基因(Fig 6)。第一个是差异的百分比,作者在文章中建议的阈值是大于0.2,第二个是校正后的P值,小于0.05.
Fig 7
还有一个点需要注意,作者针对具有长3‘UTR的基因组和具有短3‘UTR的基因组提出了不同的建议参数。针对长3‘UTR基因组举的例子是人,用到了100bp的窗口大小和对参考基因组注释的3‘UTR左右延申10kb的检测范围,短3‘UTR基因组举的例子是水稻,用50bp的窗口和左右延申5kb.
软件实操
软件官方链接:
https://sourceforge.net/p/apatrap/wiki/User%20Manual/
01 鉴定3'UTR
Fig 8
-i short reads mapping result in bedgraph/wig format, can accept single file or multiple files.
-m gene model file in bed format.
-o file store the information of extended 3'UTR in bed format.
输入数据准备:配置合适的基因组注释文件
Fig 9
02 鉴定APA
Fig10
-i short reads mapping result in bedgraph/wig format, can accept single file or multiple files.
-g number of groups (treatments/conditions) of the input files, e.g. -g 2.
-n number of files(biological replicates) in each group (treatment/condition), e.g. -n 1 1.
-u 3'UTR annotation file in bed format.
-o information of the predicted APA sites and their usage.
03 差异APA分析
Fig 11
输出结果
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