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代谢组、转录组关联分析应用思路

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发表于 2021.4.16 09:21:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 基迪奥-Jt桃 于 2021.4.16 09:20 编辑

围绕转录组开展的多组学分析策略已是多种类型高分文章的必备“法宝”。利用“16S扩增子/宏基因+宿主转录组”可用于探究物种与宿主的关联机制,根据物种变化规律定位关键基因,或者由基因表达量变化规律定位关键物种;结合转录组与翻译组数据,利用“转录组+翻译组”关联策略,通过比较基因翻译水平与转录水平的差异,计算翻译效率或翻译起始效率并做差异分析,研究基因的翻译调控过程;利用“转录组+蛋白质组” 关联分析策略,用于探究生物体转录后调控机制,根据特定状态下的基因和蛋白表达情况,挖掘关键基因/蛋白。除了这些关联组合,“转录组+代谢组” 的分析策略也是高分文章经常使用的策略之一。

为何进行转录组与代谢组关联分析?代谢物与表型最为接近!一方面,代谢物能反映生物体的真实生理状态,代谢物的变化直接导致表型的变化。相比于其他组学,代谢组受环境影响最大,环境对生物体的影响也是最终体现为代谢物的变化。另一方面,代谢组是系统生物学的重要组成部分。在做完基因组、转录组、蛋白组后,利用代谢组可以为基因组研究提供新思路新方案以及丰富研究结果,更完整的解释关心的生物学问题。

那如何从转录组、代谢组数据中挖掘关键信息、阐明分子调控机制成为大家的困惑。目前常用的主要有两种方式:

1、基于功能通路;

2、基于表达量;

在此,小编归纳总结了一些关联分析的方式,以及如何展示关联分析的结果,给大家进行详细介绍:

1.基于功能通路的关联分析策略

该分析主要基于“参与同一生物过程中的基因或代谢物具有相同或相似的变化规律”。以相同生物学意义为基础,通过代谢组数据获得重要差异代谢物或重要代谢通路,联合转录组数据鉴定出重要代谢通路上发生变化的目标基因。或者从转录组数据入手,经过差异分析获取大量差异基因,再结合代谢组数据,快速鉴定代谢相关的差异功能基因。如果想进一步深入研究,后续还可加入验证性实验,让文章的逻辑更顺畅,更完整~

多环芳烃是一种广泛存在的持久性环境污染物,可在植物的不同发育阶段发挥毒性。植物对多环芳烃的防御机制知之甚少。因此这篇文章利用转录组测序、广泛靶向代谢组检测,研究菲胁迫下柳属植物根中基因表达和代谢物的变化机制。


实验设计

取柳树枝条,截成段置于含氧自来水中培养。之后将培养一段时间后的柳条随机分处理组和对照组,处理组的柳条分别置于含有甲醇的1mg L-1的菲溶液中浸泡24h(F1)和36h(F2),对照组(CK)同样用甲醇处理,但溶液中不含菲物质。每种处理3次重复。

研究结果

转录组结果提示:
F2中上调基因与下调基因的比例低于F1,菲对基因的抑制作用在24h后有所增加。差异基因KEGG富集分析提示,所有上调的代谢途径都与植物对胁迫的防御机制有关,说明在菲胁迫条件下,植物可上调与抗逆有关的基因丰度,以保持生存。

代谢组结果提示:
F1中脂质物质的合成受到抑制,F2中脂类、氨基酸、核苷酸及其衍生物、有机酸及其衍生物、类黄酮等含量下降,表明随着菲胁迫时间延长,代谢物抑制作用也不断增强。

综合分析差异表达基因和差异代谢物显著富集的通路,发现柳树可通过增加氨基酸合成、增加碳水化合物产量、增加谷胱甘肽生物合成、上调硫代葡萄糖苷生物合成以及积累类黄酮和其他次生代谢产物等方式,以适应菲胁迫环境。在之后的文章中,作者针对氨基酸合成通路(图1)、碳水化合物合成通路(图2)、谷胱甘肽合成通路,以及其他与抗性有关的途径,如:芥子油甘合成途径、类黄酮生物合成途径(图3)、次级代谢物合成途径中基因的调控变化和代谢物的丰度信息进行详细阐述。提出氨基酸含量增加可成为植物抗逆胁迫相关代谢物、渗透调节和能量燃料的前体物质;蔗糖、肌醇半乳糖苷可为植物提供能量水平以应对菲胁迫;谷胱甘肽增加可清除活性氧和缓解菲中毒;芥子油和类黄酮的增加与植物抗氧化剂和病原体抗性密切相关。不同途径相互作用,共同适应菲胁迫环境。

图1 菲胁迫下氨基酸合成通路途径

图2 菲胁迫下半乳糖代谢途径

图3 菲胁迫下类黄酮生物合成途径

2.基于表达量数据的关联策略

相比于转录组学,代谢组学的研究起步较晚,针对代谢通路构建的数据库仍很不完善,尤其对于非模式物种,因缺乏完整的代谢组信息,常常面临显著富集通路少或富集到的代谢物信息少等问题。同时,对于研究较少的领域,如脂质组,由于本身数据库收录不全面,能富集到的代谢物信息更是少之又少,无法将差异基因富集的代谢通路与差异代谢物富集的代谢通路进行关联。面临这些情况时,基于表达量的关联分析不失为一个好的策略。

相比于基因通路的关联策略,基于表达量的分析策略更加多样:

(a):根据差异代谢物和差异基因表达量,利用"spearman"算法对差异的基因和代谢物进行相关性热图分析,或对相关系数设定阈值,对相关性强的关系对,绘制相关性网络图;
(b):利用显著差异的代谢物和基因,分别构建O2PLS-DA模型
。通过该分析,可以知道两组学数据是否有共同决定模型差异的趋势以及找出那些决定模型差异趋势有关联关系的变量。


合浦珠母贝不同个体间出现生长不同步的现象,导致水产养殖户无法准确销售时间和评估销售价格。这篇文章利用转录组和代谢组,评估不同生长速度珠母贝之间的代谢物和基因变化,了解贝类不同步生长的差异机制。


实验设计

以快速生长的马氏珠母贝第五代品系为材料,选取48只成熟珠母贝(雄性28只,雌性20只)繁殖后代。后代培养180天后,按大小、生长速度分为两组:快速生长组(FG)、慢速生长组(SG),分别从两组中随机抽选10个珠贝姆提取内收肌代谢物和RNA用于检测。每两个个体混合成一个样品。

研究结果

经差异分析共获得30个差异代谢物,有4种物质在FG组中含量更高,其余26种代谢物含量显著低于SG组(图4)。差异代谢物主要相关的代谢途径有:“谷胱甘肽代谢”、“硫代谢”、“缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸生物合成”。

转录组数据分析,共获得168个差异表达基因(图5),主要富集在“细胞外基质-受体相互作用”、“磷酸戊糖途径”、“芳香族化合物降解”途径(图6)。

图4 差异代谢物相关性热图

图5 差异基因火山图

图6  差异基因KEGG富集

利用差异代谢物和差异基因丰度信息,计算两者间相关性系数,展示每个基因与特定代谢物关联结果(图7)。FG组个体在生物矿化活性、在、消化、合成代谢和渗透调节能力上优于SG组个体。而SG组中珠母贝比FG组消耗更多的能量来应对环境压力。

图7 差异基因、代谢物关联热图

小结

不难发现,两种关联思路的根本都是基于差异表达基因和差异代谢物,根据这两者的变化信息,从不同层面探究生物体不同生长发育阶段、不同抗逆胁迫下的分子调控机制。对于先前有过一定实验积累或者研究结果,在已知目标通路的情况下,不妨从目标通路或者显著富集的通路入手,绘制目标通路简图,根据通路中基因和代谢物的变化信息,可快速锁定目标基因和代谢物,开展基于通路的分析策略。

当没有目标通路时或富集结果不理想时,根据差异代谢物和差异基因表达量进行相关性分析,获取潜在调控机制,并以相关性热图或网络图进行展示,说明两者间的潜在调控信息。

今天的分享就到这里啦~ 想咨询更多的组学关联业务可联系当地基迪奥销售,助力您更深层次的科研研究。

参考文献
[1] Xia Li, Xiaodong Ma, Yunhe Cheng, et al. Transcriptomic and metabolomic insights into the adaptive response of Salix viminalis to phenanthrene. Chemosphere. 2021. 262: 127573.
[2] Hao R, Du X, Yang C, et al. Integrated application of transcriptomics and metabolomics provides insights into unsynchronized growth in pearl oyster Pinctada fucata martensii. Sci Total Environ. 2019 May 20;666:46-56.

           
本文作者:基迪奥-zero     

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