研究概述:本研究旨在通过整合转录组学、代谢组学和全基因组关联分析(GWAS)数据,揭示代谢物水平和疾病风险的分子机制。研究发现,调控代谢物水平的遗传变异更有可能影响基因表达和疾病风险。将转录组学与代谢组学结果整合,对521种代谢物的397个基因进行了优先排序,其中包括496个先前鉴定的具有强功能联系的基因-代谢物对,...
转录组是指在特定条件下,生物体内全部或某一部分基因被转录成mRNA的总和。转录组研究的主要内容包括基因表达的定量和定性分析、基因功能的预测、转录调控机制的研究等。 1.基因表达的定量和定性分析 转录组研究可以通过高通量测序技术,如RNA-seq,对某一细胞或组织内的所有mRNA进行测序和分析。通过对比分析转录组数据可...
将代谢亚型与先前通过转录组得到的亚型关联分析,计算不同亚型与TNBC复发状态,发现转录LAR亚型与代谢C1亚型高度重合。转录组获得的基底样免疫机制亚型(BLIS)、免疫调节亚型(IM)和间充质样亚型(MES)在代谢物层面可分为代谢C2和C3亚型(图1C),且BLIS-C2亚群存在更差的预后效果。暗示代谢组数据改变了先前开发的TNBC转录...
图2 转录组和代谢组的PCA图 注：图中每个点代表一个样本，不同的颜色表示不同的组别；样本的距离越近，代表基因和代谢物的表达模式越相近；样本的距离越远，代表生物学处理对样本造成的影响越大。通过对a图和 b图的比较，可以看到转录组与代谢组表达趋势变化的异同。二、差异基因和差异代谢物的KEGG通路关联分析 ...
转录组+代谢组关联分析整体可以分为两大部分,基于KEGG通路的kegg注释和富集分析;基于相关性的关联分析。 KEGG 基于KEGG的关联分析 KEGG通路注释 KEGG数据库的特点是,将基因和代谢物以图形化的形式显现出来,以便研究者了解生物体内基因与代谢的合成调控过程。对转录组与代谢组的...
转录组测序和代谢组质谱检测由于分别是基因型和表型研究技术应用的代表,将二者数据关联分析或用来互相验证结果成为很多研究的首选,其研究精度正因单细胞组学和空间组学的出现,得到大幅度提升。科研人员开始陆续使用最前沿的single-cell RNA-seq(scRNA-seq,单细胞转录组)、ST(空间转录组)、spatial metabolome(空间代谢组)...
一、转录组+代谢组联合分析 转录组和代谢组是两种重要的生物学研究方法,他们分别研究基因转录的mRNA水平和生物体内代谢产物的变化。 转录组是研究功能基因的利器,主要是测定某一时期生物体在特定条件下基因的表达谱,即对RNA进行鉴定和定量,表达谱能反映机体的生理状态,如通过分析差别表达情况,去判定机体癌症相关的病变...
1、单细胞转录组与代谢组的关联思路 无论是单细胞转录组还是代谢组,往往都需要进行组间差异分析,因此将这两个组学进行关联的重点就是寻找差异。将差异基因与差异代谢物进行关联寻找到某个关键通路。通过这个关键通路进一步寻找到关键的细胞亚群、关键基因或关键代谢物,从而解释某种生物学现象就是这2种组学进行关联的最...
由于分子调控网络组成的复杂性,转录组多组学研究已经成为了深入挖掘分子调控网络和发表高分文章的重要策略之一,其中“转录组+代谢组”关联分析是转录组多组学分析中最为热门的研究方案,文章发表量和相关期刊影响因子一直居高不下。不同的多组学搭配方案能够挖掘出不同的分子调控信息,而“转录组+代谢组”则是将基因表达...
图1:单细胞转录组和代谢组可通过相关代谢通路进行关联 一、单细胞转录组的差异分析 在不同分组的单细胞数据中,组间的差异通常会直观的反映在细胞数量上。因此我们可以首先关注存在明显细胞频率差异的细胞类型,接着寻找这个细胞类型的组间差异表达基因。最后再对找到的组间差异表达基因进行通路富集分析寻找关键代谢通路。