知否知否,医学转录组与基因组联合新玩法~
2019.01.25

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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