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安诺基因

公司建立了包含PromethION、PacBio Sequel、NovaSeq 6000、HiSeq X等

新一代测序仪的高通量测序平台,并与Illumina联合开发了

新一代桌面测序仪NextSeq 550AR,可以对DNA、RNA等不

同分子类型的样本进行测序分析,具备检测大批量样本的能力。

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2019年,开年文章重磅出击~

节后第二天,假期综合征还困扰着很多小伙伴,小编也在苦苦挣扎中。但今天小编收到了一个喜讯,瞬间精神振奋。安诺优达联合南海水产研究所李俊伟博士科研团队开展的微生物多样性最新研究成果“Bioturbation of peanut worms Sipunculus nudus on the composition of prokaryotic communities in a tidal flat as revealed by 16S rRNA gene sequences”见刊于MicrobiologyOpen(IF=2.682),科研工作者们棒棒哒。


本研究为了解光裸方格星虫Sipunculus nudus,俗称:沙虫)对潮滩原核生物群落组成的影响,采用高通量测序技术对潮滩方格星虫增养殖区域洞穴沉积物、洞穴周围沉积物以及无方格星虫增养殖区域的沉积物进行了16S rRNA基因序列测序,发现光裸方格星虫生物扰动对潮间带地区细菌群落组成的重塑具有重要作用。


对于生活在中部地区的小编来说,看到这篇文章的时候是一脸懵的,满脸写满了“what?”,毕竟连“沙虫”都没听说过,该如何理解这种学名为“光裸方格星虫”对其生活环境的原核生物群落组成的影响呢?今天,小编就带着这满脑门的疑惑跟好奇心害死猫的各位来一起长长见识吧~


简单科普一下


光裸方格星虫(Sipunculus nudus Linnaeus),是一种海生的非分段蠕虫状动物,在一个单独的门,星虫动物门。隶属于方格星虫纲“Sipunculidea”,方格星虫目“Sipunculiformes”,方格星虫科“Sipunculidae”,方格星虫属“Sipunculus”,俗称沙虫,体呈长圆形,形状略似蚯蚓,体长12~25cm,分布于热带和亚热带海域,是一类海洋底栖生物(底栖生物:指生活在江河湖海底部的动植物)。令小编这枚吃货最感兴趣的是据说这东西竟是一道美味的海鲜,蒜蓉清蒸、煮汤或粥均可~ 不禁让小编产生了无限的想象(标准吃货一枚,鉴定无误!哈哈~)。


当然,我们研究它并不仅仅因为它的美味,更重要的是因为其生长在沿海滩涂,对生长环境的质量十分敏感,一旦污染则不能成活,因而有“环境标志生物”之称。那么光裸方格星虫这一底栖动物跟潮滩生态环境又有什么直接或者间接关系?


说正事专用


底栖动物直接或间接与潮滩的大多数物理、地质和生物等过程有关。其中,底栖动物对底质沉积物的生物扰动作用是非常重要的。底栖动物的筑穴、爬行、觅食、避敌、排泄等活动都能影响沉积物结构和化学特征。海洋沉积物的化学特性,如有机物含量、盐度、氧气、氮和磷,会影响细菌群落的组成和分布。


在20~50 cm的深度内,光裸方格星虫将自己埋入沙质基质中,它们可以将有机物从表面迁移到沉积物中下层,并影响沉积物中的微生物分布,而微生物生长代谢又会影响到潮滩沉积物有机质的分解、转化等过程。迄今,在潮间带的细菌群落组成和生物地球化学周期的重塑中,S. nudus的生态作用尚不清楚。因此,本文主要研究的就是S. nudus对潮滩原核生物群落组成的影响,建立原核生物群落与潮间带生态系统理化指标的关系。


研究对象


研究区位于北部湾东部滩涂方格星虫养殖区(见图1),位于中、低潮带(低潮期小于6小时)。取样时就洞穴沉积物、非洞穴沉积物和无S.nudus扰动的沉积物平行取样3组。其中,洞穴沉积物、非洞穴沉积物取样时分别取深度位于0~10 cm,10~20 cm, 20~30 cm 和30~40 cm的沉积物,而对照组不做区分(0-40 cm)。冷冻保存用于理化分析和16S rRNA基因序列测序。

  

图1 S.nudus样本采集地

图1 S.nudus样本采集地[1]


研究方式


1)理化性质研究:粒度组成、水分、有机质、含沙量和氧化还原电位(ORP)等。

2)16S rRNA测序:V3+V4区域测序,MiSeq PE250测序策略。


研究结果


利用16S的rRNA基因Illumina MiSeq测序,研究了沙质潮滩的微生物群落及其对S.nudus生物扰动的反应。通过Alpha多样性分析显示9种沉积物样品的物种丰富度和细菌多样性均较高,且呈缓慢下降趋势(见图2)。

图2 样本中OTU排序的相对丰度

图2 样本中OTU排序的相对丰度[1]


样本中共检测到18种细菌门细菌,其中变形菌门(Proteobacteria)和蓝菌门(Cyanobacteria)是原核生物群落的主要组成部分(见图3)。


图3 样本中门水平和纲水平的细菌分类

图3 样本中门水平和纲水平的细菌分类[1]


各属的相对丰度分布情况表明,样本中约有6.99%至17%的reads被分类为25个已知属(见图4)。硫酸盐还原菌(Sulfate-ReducingBacteria,简称SRB,包含脱硫球菌属和脱硫弧菌属)是最丰富的分类群,其次是热脱硫菌科LCP-6,表明硫酸盐还原是沙质潮滩的主要过程。非洞穴沉积物中的硫化球菌、LCP-6和蓝藻的丰度大于洞穴沉积物中的含量,表明当无S.nudus的活动时,缺氧条件更适合硫化球菌和LCP-6,蓝藻生物量由于S.nudus的摄食扰动而减少。


图4 样本中科属水平的细菌分类

图4 样本中科属水平的细菌分类[1]


同时,洞穴沉积物中的拟杆菌门藤黄单胞菌属菌的相对丰度明显大于非洞穴沉积物中的丰度,这与方格星虫生物扰动提高了洞穴沉积物中含氧量和氧化还原电位具有密切关系。中层(20~30 cm)的硫化球菌和LCP-6含量大于非洞穴沉积层的上层。洞穴沉积物的中、底层(20~30、30~40 cm)硫化球菌和LCP-6丰度高于上层(0~10、10~20 cm)。在洞穴沉积物的中、底层(20~30 cm、30~40 cm)丙酸杆菌属和螺旋体属菌的丰度也大于顶部层(0~10、10~20 cm),但在非洞穴沉积物中并没有发现这种现象。


本研究表明,细菌的群落组成会受到S.nudus从表面到底层的生物扰动的影响。在北部湾沙质潮滩的原核生物群落中,蓝藻和变形菌占大多数。方格星虫洞穴周围沉积物中的脱硫球菌属和硝化螺旋菌门中的LCP-6的丰度高于方格星虫洞穴内,表明方格星虫洞穴周围的沉积物(低溶解氧)更适合硫化还原细菌的生长。方格星虫的洞穴垂直、细窄,运动平缓和内部摄食排泄等因素是造成洞穴内部和周围沉积物细菌群落差异的主要原因。方格星虫的摄食扰动降低了其洞穴表层沉积物中的蓝藻含量。方格星虫洞穴内拟杆菌门中的藤黄色单胞菌属的丰度高于洞穴周围沉积物和非增养殖区,分析其原因是方格星虫生物扰动增加了洞穴管道中的氧气交换、氧化还原电位值,有利于这种需氧菌属的生长繁殖,而方格星虫生物扰动增加了沉积物透水性,则是厌氧细菌丰度下降的主要原因。


在沙质潮滩中,SRB是主要的群体,而在20~30 cm深度的洞穴和周围沉积物中,脱硫球菌和硝化螺旋菌的含量差异较大,深层缺氧条件和丰富的有机物可能是造成洞穴内壁和洞穴周围沉积物中硫酸还原菌群差异的主要原因,尤其是LCP-6。硫酸盐还原菌会造成硫化物积累,而导致S.nudus的缓慢生长或不适,也是造成方格星虫不断迁移、不断筑穴的主要原因,从而在洞穴周围营造了适合硫酸盐还原菌生长的环境。S.nudus的生物扰动对潮滩地区细菌群落组成的重塑具有重要作用。


怎么样,看到这里是不是感慨起底栖动物与潮滩环境形成的生命共同体的奇妙和美丽?同时,我们也不得不感慨的是采用16S rRNA这一简单的高通量测序技术就可以进行如此丰富的分析,并逐步建立起原核生物群落与潮间带生态系统理化指标之间的关系。心动如你,赶紧一起来尝试更多地高通量测序技术在微生物研究中的应用吧~ 


参考文献

[1] Li JW, Hu RP, Guo YJ, et al. Bioturbation of peanut worms Sipunculus nudus on the composition of prokaryotic communities in a tidal flat as revealed by 16S rRNA gene sequences[J]. MicrobiologyOpen, 2019.


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岁末再添新禧|Hi-C辅助组装项目合作文章见刊Nature Communications

临近新岁,再添新禧。2019年1月25日,中国农业大学赖锦盛教授团队与安诺基因合作的研究成果《Chromosome conformation capture resolved near complete genome assembly of broomcorn millet》[1]见刊于Nature Communications(IF=12.353)


研究利用单分子实时测序技术(PacBio)、光学图谱技术(BioNano)及Hi-C辅助组装技术对优质糜子材料陇糜4号基因组进行组装,获得基因组大小为848.4 Mb,scaffold N50为8.24 Mb。通过Hi-C辅助组装,将98.9%的基因组序列锚定到18条pseudomolecules上,获得了高质量染色体水平参考基因组。高质量的糜子基因组序列不仅为糜子的遗传改良奠定坚实的基础,也为柳枝稷等其他重要黍族作物的比较基因组学和遗传改良提供重要帮助。安诺优达生物信息研发主管占伟作为共同作者,承担了该研究中Hi-C辅助组装分析工作。


图1 糜子高质量参考基因组在线发表

图1 糜子高质量参考基因组在线发表



研究背景


糜子可能是世界上最古老的农作物之一,最早的栽培可追溯到大约距今1万年的中国北方。也有考古证据表明另一个起源中心可能是东欧,最早的栽培发生在距今约7千年。糜子是一种近期形成的异源四倍体物种,其两个亚基因组来源于P.capillareP.repens。由于其生长季短,需水量极低、耐盐性高、营养资源利用效率高等特点,可作为边远地区种植的先锋作物。最近发表的一份糜子的基因组草图,虽然证实10X组装高度复杂的作物基因组的可能性[2],但在黍属中仍没有高质量的参考基因组发表,因此通过多技术联合组装策略获得高质量参考基因组是非常必要的。



实验材料


陇糜4号



测序策略


表1 糜子基因组测序策略统计表

表1 糜子基因组测序策略统计表



研究结果


01 高质量染色体水平糜子基因组组装


利用K-mer分析对糜子的基因组进行预估,预估基因组大小为887.8 Mb,约为谷子基因组(485 Mb)的两倍,与之前的假设保持一致,即糜子在与Setaria分化后,发生了四倍体化事件。此外,糜子和同属的柳枝稷在基因组大小上具有显著的差异,推测二者发生了独立的多倍化事件。基于PacBio和BioNano数据,最终组装的基因组大小为848.4 Mb,scaffold N50为8.24 Mb。为评估组装质量,将全基因组测序及RNA-seq的数据与基因组进行比对,比对率分别是99.6%和91.5%,同时BUSCO评估完整性为98.0%,证明了基因组组装的高完整性和准确性。


表2 糜子基因组组装和基因注释数据统计表

表2 糜子基因组组装和基因注释数据统计表


为进一步将基因组组装提升至super scaffold水平,利用140.2 X的Hi-C数据进行挂载,最终将98.9%的基因组序列聚类并定向到18条pseudomolecules,N50为48.3 Mb,接近单条染色体的长度,获得了高质量的近染色体水平的参考基因组。


通过基因注释,共预测出63,671个基因,约为谷子基因数量(34,584个)的两倍。二者同源性分析发现,谷子中19,609个基因至少在糜子中一个亚基因组中存在同源,其中86.2%的基因在糜子中保留了两个同源拷贝,该结果与玉米和大豆中WGD事件后基因急剧丢失形成了鲜明对比,暗示了糜子的WGD事件晚于大豆和玉米。


图2 陇糜4号 Hi-C辅助组装后的pseudomolecules 结果展示

图2 陇糜4号 Hi-C辅助组装后的pseudomolecules 结果展示


为揭示基因家族的特异性扩张,对糜子、高粱、谷子、玉米和珍珠稷进行聚类分析,在共有基因家族中,糜子的基因数量要高于谷子和珍珠稷。由于WGD事件,造成糜子中的特有基因家族和基因数量最多。对糜子特有基因进行功能注释,主要功能涉及Cytochrome P450、NB-ARC结构域、糖转运体和细胞壁相关受体激酶等。通过对糜子基因的深入挖掘,鉴定了493个NB-ARC结构域和15个ABA或WDS响应基因,这些基因分别与糜子抗病性和耐旱性相关,为后续培育抗生物胁迫和非生物胁迫的糜子品系奠定研究基础。


图3 不同物种基因组家族韦恩图

图3 不同物种基因组家族韦恩图


02 黍族系统发育


研究利用糜子高质量参考基因组与新发表的珍珠稷和Dichanthelium oligosanthe联合分析,重建了黍族系统发育树。通过计算Ks、同源基因对的同义替换率及峰值推断糜子和谷子于1300万年前发生分化,略早于高粱和玉米的分化时间(1190万年前)。系统发育树显示三个植物的峰值几乎共线,说明它们分化时间十分接近。谷子和珍珠稷分化较晚,分化时间为981万年前,略早于推测时间(830万年前)。通过谷子与高粱及糜子与高粱间的Ks分析,证明高粱族和黍族具有共同的祖先,推测糜子异源四倍体的形成时间近于591万年。


图4 黍族系统发育

图4 黍族系统发育


03 研究结论


该研究通过PacBio、BioNano光学图谱及Hi-C对糜子进行测序和基因组混装,获得了糜子高质量的参考基因组,最终组装的基因组大小为848.4 Mb,scaffold N50为8.24 Mb。通过Hi-C辅助组装,将98.9%的基因组序列锚定到18条糜子染色体上。共计注释到63,671个蛋白编码基因,并且发现糜子中大约86%与谷子共线性的基因在糜子中都保留了两个拷贝。系统发育分析表明,糜子和谷子在1300万年前发生了分化,同时糜子的四倍体化发生在591万年内。糜子高质量参考基因组的发表,有利于糜子基因组辅助育种,为其他物种的研究提供了重要资源。


安诺优达作为国内高质量染色体水平参考基因组优质提供商,配备了包含Oxford Nanopore PromethION、PacBio Sequel、Illumina HiSeq X Ten、NovaSeq 6000等全面的高通量测序平台,用于获得高质量的序列信息。高水平的分析团队根据基因组特征,选择合适软件(canu、falcon、wtdbg、mecat等)进行单独或混合组装,可将常见基因组组装至Mb级别,通过Hi-C辅助组装,将基因组草图组装至染色体水平。至2018年底已积累100+基因组组装项目经验,涉及林木、草本、中草药、农作物、哺乳动物、昆虫、真菌等各个方向,部分相关研究成果已发表于Nature GeneticsMolecular PlantNature Communications等国际高水平期刊,累计IF达117.487。在即将到来的2019年,安诺基因会给大家带来更多的高质量基因组组装成果。


参考文献:

[1] Junpeng Shi, Xuxu Ma, Jihong Zhang, et al. Chromosome conformation capture resolved near complete genome assembly of broomcorn millet[J]. Nature Communications, 2019.

[2] Ott, A. et al. Linked read technology for assembling large complex and polyploid genomes[J]. BMC Genom. 19, 651 (2018).


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熟普洱VS生普洱,谁更降血糖?

新年快乐

小年夜,窗明几净迎新春;

思乡切,路短情长游子心;

品清茗,宁静致远味悠扬;

久普洱,情真醇厚沁心肠。

2019年,新年文章第二弹重磅出击~


小年重磅,安诺基因微生物多样性文章再获新篇,由北京放射医学研究所马百平教授科研团队与安诺基因合作的微生物多样性最新研究成果“Comparison of hypoglycemic effects of ripened pu-erh tea and raw pu-erh tea in streptozotocin-induced diabetic rats”见刊RSC Advances[1](IF=2.936)。


本研究为探究普洱茶的抗糖尿病机制及活性成分,通过16s rRNA测序分析探讨了熟普洱茶对链脲佐菌素诱导的糖尿病大鼠的肠道菌群的影响,发现熟普洱茶(RIPT)因对肠道有益菌群的益生作用而促进RIPT降糖活性。此外,经代谢组分析发现,堆积发酵后熟普洱茶新生成的17种新代谢成分和发酵后含量增加的代谢成分可能是RIPT降血糖活性增强的主要原因。


理论立题篇


普洱茶产自云南,由云南大叶茶种(山茶花)的茶叶加工制成,近年来普洱茶因其多种口味、独特风味及多种保健功效越来越受欢迎。根据加工工艺可分为熟普洱茶(RIPT,堆积发酵)和生普洱茶(RAPT)两种类型。由于堆积发酵过程的参与,熟普洱茶和生普洱茶在成分、生物活性及泡茶的颜色、味道等都有很大区别。


糖尿病是一种复杂的代谢紊乱疾病,已成为一个日益严重的全球健康问题。根据糖尿病联合会统计,到2045年,糖尿病患者预计将达到6.93亿。因此寻找副作用小、成本低的降糖药对全球健康具有重要意义。饮茶始于中国,茶有健身、治疾之效被广为流传,时今国内外对普洱茶具有抗糖尿病作用的研究也多有报道。例如普洱茶水提物中的黄烷醇对糖苷酶有抑制作用,提示其潜在的降血糖作用[2];单次服用普洱茶多糖可抑制α-糖苷酶活性从而降低小鼠餐后血糖等[3]


But~以上研究仅关注RIPT的有益作用,且都是单一饮茶,无法模拟日常生活中一般饮茶习惯。因此秉着严谨的科研态度,研究者对RIPT和RAPT的药理活性和化学成分进行了比较研究。以链脲佐菌素诱导的糖尿病大鼠为实验对象,观察RIPT和RAPT的抗糖尿病活性,并对两者成分进行了鉴定,通过16s rRNA测序分析探讨了RIPT对肠道菌群的影响。


实验研究篇


研究对象


从中国云南省西双版纳傣族自治州同一产地采集6批样品,其中3份RIPTs,3份RAPTs,然后根据一般制茶工艺获取两种茶的提取物。


选取5只正常大鼠和30只糖尿病大鼠分为7组(各5只),分别为:正常对照组(NM组)、糖尿病对照组(DM组)、二甲双胍处理组(Met组)、熟茶提取物高处理组(IH)、熟茶提取物低处理组(IL)、生茶提取物高处理组(AH)、生茶提取物低处理组(AL)。处理6周,每周收集血液和粪便样品,冷冻保存用于理化分析、代谢组分析和16S rRNA基因组测序。


实验设计


 实验设计思路


研究结果


RAPT和RIPT提取物对糖尿病指数和血脂的影响


图1 RIPT和RAPT对糖尿病大鼠糖尿病指标的影响

图1 RIPT和RAPT对糖尿病大鼠糖尿病指标的影响


与NM组相比,DM组中餐后两小时血糖含量(2h-PBG)和空腹血糖值(FBG)水平显著较高(图1A和图1B),与DM相比,IH组、IL组和Met组2h-PBG显著降低;MET组FBG降低但不显著(图1A);RIPT可显著降低糖尿病大鼠FBG水平,且呈剂量依赖性(图1B)。空腹血糖胰岛素(FINS)水平较DM组明显升高,但与NM组相比无显著性差异(图1C)。RIPT对糖尿病大鼠高水平糖化血红蛋白(HbA1c)表达的改善作用与二甲双胍相似(图1D)。DM组血浆总胆固醇(TC)、血浆总甘油三酯(TG)水平明显高于NM组(图1E和图1F)。


RAPT和RIPT提取物的代谢物差异


 图2 负离子模式下RAPT和RIPT提取物的PCA和VIP分析图

图2 负离子模式下RAPT和RIPT提取物的PCA和VIP分析图


相同LC条件下,对RAPT和RIPT提取液的正离子和负离子模式代谢物进行了鉴定分析。多变量统计分析显示,样品显著分为RAPT和RIPT两组(图2A);堆积发酵前后有包括葛根素(puerin I-VIII )在内的26种主要的不同成分(VIP>2.5)(图2B)。


RIPT干预后肠道菌群整体结构的变化

 

图3 RIPT提取物处理6周后大鼠肠道菌群的整体结构变化

图3 RIPT提取物处理6周后大鼠肠道菌群的整体结构变化

 

对DM、NM、IH、MET四组粪便样品微生物组成进行鉴定,层次聚类树分析显示,样品分为NM、DM、和处理组(IH或二甲双胍处理)三类;IH和Met组菌群组成相似(图3A)。加权和非加权两种主坐标分析(PCoA)结果均与层次聚类树分析结果一致(图3B和图3C)。柱状图显示,样品中厚壁菌门(Firmicutes)和拟杆菌门(Bacteroidetes)丰富度最高;处理后厚壁菌门相对丰度升高,拟杆菌群相对丰度降低(图3D)。


研究结论


本研究揭示熟普洱茶(RIPT)提取物比生普洱茶(RAPT)提取物具有更强的降血糖作用,RIPT对乳酸菌、别嘌呤环菌、普雷沃特菌等肠道有益菌群的益生作用促进了RIPT的降血糖活性。该研究同时说明普洱茶在糖尿病治疗中具有重要意义。


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安诺基因依托强大的测序平台,已积累数千例样本项目经验,50余种样本类型提取经验,涉及土壤、湖泊、人体肠道、动物肠道、口腔、海洋、污水水体及其沉积物等样本,更有北极、海底沉积物等极端环境样本。可以自信的说,微生物组的研究,只有选择安诺基因,才不会后悔哦!


图3 RIPT提取物处理6周后大鼠肠道菌群的整体结构变化


参考文献


[1]Qianzhi Ding, Wei Zheng, Bowei Zhang, et al. Comparison of hypoglycemic effects of ripened pu-erh tea and raw pu-erh tea in streptozotocin-induced diabetic rats[J]. RSC Adv., 2019, 9, 2967.


[2]Wang X, Liu Q, Zhu H, et al. Flavanols from the Camellia sinensis var. assamica and their hypoglycemic and hypolipidemic activities[J]. Acta Pharm Sin B. 2017,7(3):342-346. 


[3]Deng YT, Lin-Shiau SY, Shyur LF, et al.Pu-erh tea polysaccharides decrease blood sugar by inhibition of α-glucosidase activity in vitro and in mice[J]. Food Funct. 2015,6(5):1539-46.


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知否知否,医学转录组与基因组联合新玩法~

小安师妹:转眼这个学期都要结束了,我的课题还没有进展,怎么办!


小诺师兄:来~ 给师兄说说你的课题,帮你分析分析。。。


小安师妹:师兄,我的课题想挖掘XXX疾病的发病机制,为后续诊断或治疗奠定基础。


小诺师兄:你这个研究目标很明确啊,有没有设计好的研究方案?


小安师妹:方案还没明确,主要想从基因组层面和转录组层面分别做一下研究,有建议吗?


小诺师兄:建议~ 当然有,前段时间收到了安诺大神们提供的多组学联合宝典,刚好符合你的需求!来,师兄马上发给你~


师妹的困惑是不是也是你的困惑呢?聪明的你是不是发现单一组学的运用已不能满足深入全面的科研需求了,那有什么好的策略吗?随着测序技术的普及以及多组学联合分析策略的完善,多组学联合的研究策略已逐渐成为主流,疾病研究也呈现出多组学发展的趋势,在疾病致病机理、筛选疾病生物标志物、确定疾病治疗靶点等研究中发挥重要作用。 那么接下来小编将以安诺新推出的转录组与基因组联合分析案为例,为您详细介绍。



整体研究思路如下图


图1 转录组与基因组联合应用分析内容示例

图1 转录组与基因组联合应用分析内容示例


基因组测序技术可从DNA层面筛选出遗传变异信息,将研究对象的表型进行系统定性研究,转录组测序可从RNA层面分析显著差异表达基因,及关键基因的通路富集分析,为助力广大学者的科研需求,安诺基因搭建的转录组与基因组联合分析的特色流程,可同时聚焦于基因组的变异信息与转录组差异表达信息,并进行后续的联合功能分析,目前这种研究策略已广泛应用于生物学领域、疾病领域等研究中[1-3]


安诺基因医学转录组与基因组联合分析特色内容



转录组与基因组数据联合circos总览   



图2 转录组与基因组数据circos总览

图2 转录组与基因组数据circos总览


Circos图展现内容涉及基因组与转录组多组学检测数据,系统并直观地展示了整体的测序深度、SNP/InDel变异密度、基因表达强度、基因融合等信息,便于研究结果的整体性分析。



基因拷贝数变化与表达量变化联合聚类分析


图3 不同样本间基因拷贝数变化与表达量变化聚类分析

图3 不同样本间基因拷贝数变化与表达量变化聚类分析


拷贝数变异(Copy number variations,CNVs)是一种广泛存在于人类基因组上的遗传变异。由于CNVs可以通过剂量效应直接改变特定基因的表达量,进而导致癌症等疾病的进程发展。因此,可以基于拷贝数与基因表达值变化对同一个基因二者的展现模式进行关联分析。



等位基因特异性表达分析   



图4 特异性表达基因的功能富集分析

图4 特异性表达基因的功能富集分析

 

等位基因的表达并非是均等的,很多等位基因只表达其中一个基因,这种情况称为单等位基因随机性表达。基因组变异或表观信息的改变均会导致等位基因的特异性表达,这种表达为基因组相同而表型不同的情况提供了遗传基础。另外,等位基因特异表达作为癌症的重要特征之一,在各种癌症中频繁地被观测到。安诺基因凭借两组学数据联合分析鉴定到样品中特异性表达的基因信息,并结合功能分析研究其生物学功能。



融合基因分析   


融合基因是指两个基因的全部或一部分序列相互融合为一个新的基因,是染色体易位、缺失或染色体倒置所致的结果。研究发现很多癌症的发生都与基因融合现象有关,如非小细胞肺癌的EML4-ALK基因融合。因此,融合基因可被视为是驱动突变,可以作为癌症诊断标记。



图5   融合基因的形成示意图

图5   融合基因的形成示意图



 新生抗原分析   


癌症细胞在基因变异的基础上产生的带有特异性氨基酸序列变异的蛋白称为“新生抗原”(neoantigen)。研究表明新生抗原鉴定及分析在个体化肿瘤免疫治疗中极具应用前景[4]



图6 转录组与基因组联合分析新生抗原示意图[5]

图6 转录组与基因组联合分析新生抗原示意图[5]


安诺基因转录组与基因组数据联合进行新生抗原的分析,一方面通过基因组测序获得的体细胞变异信息,另一方面通过转录组测序获得的融合基因序列信息,整合多种分析策略最终获得的可靠新生抗原。


看完上面的介绍是不是对于转录组与基因组的联合分析在医学方向的应用有了更多的了解呢!除此之外,安诺基因还开发了以转录组为核心的多组学联合分析的个性化分析库,涵盖了转录组与表观组联合、转录组与三维基因组联合、转录组与蛋白质组等多组学联合分析。感兴趣的小伙伴快点联系我们吧~


参考文献:

[1]  Hao N, Du Y, Li H Y, et al. CsMYB36 is involved in the formation of yellow green peel in cucumber (Cucumissativus L.)[J]. Theor. Appl. Genet., 2018.

[2]  Wang G L, Shi T, Chen T,  et al. Integrated whole-genome and transcriptome sequence analysis reveals the genetic characteristics of a riboflavin-overproducing Bacillus subtilis[J]. Metab. Eng., 2018, 48: 138-149.

[3]  Styrkarsdottir U, Helqason H, Siqurdsson A, et al. Whole-genome sequencing identifies rare genotype in COMP and CHADL associated with high risk of hip osteoarthritis[J]. Nat Genet, 2017, 49(5): 801-805.

[4]  Chu Y, Liu Q, Wei J, et al. Personalized cancer neoantigen vaccines come of age[J]. Theranostics, 2018,8(15): 4238-4246.

[5]  Hacohen N, Fritsch E F , Carter T A , et al. Getting Personal with Neoantigen-Based Therapeutic Cancer Vaccines[J]. Cancer Immunology Research, 2013, 1(1):11-15.


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