转录组数据分析，经典图表一键搞定！

课程回顾

华大基因多组学数据挖掘系统Dr. Tom在线课程正在火热进行中！三大主题课程 —— 疾病研究、动植物发育调控、微生物基因功能研究，内容全覆盖，分析思路、图表绘制通通掌握！6月30日晚，华大科技资深技术支持经理李玉杰老师带来《Dr. Tom在疾病研究中的应用》，以下是课程精华，供大家参考。

内容回顾

本次课程介绍了高通量转录组测序的流程和技术特点，通过多个热点文献案例深入解析了疾病研究中的转录组分析思路。并通过实际操作演示，讲解了Dr.Tom在疾病转录组分析中的具体应用场景和分析策略组合。

RNA处于中心法则的关键位置，在遗传信息传递过程中发挥着重要作用。大部分的基因组序列都可以被转录，但是其中只有很少一部分转录产物是编码RNA，绝大多数转录生成的是非编码RNA。这些编码RNA和非编码RNA一起构成了转录组。

从上世纪90年代以来，已经发展出了多种转录组研究技术（见下图）。近几年测序技术快速发展，测序准确性不断提升，测序成本大幅度下降，使得转录组测序的技术手段应用越来越成熟，在疾病研究中的应用也越来越广泛。

根据四种不同场景，课程介绍了以下四种典型的疾病研究转录组分析思路：

1. mRNA单独测序，分析重点为mRNA基因定量/差异表达分析+GO/KEGG富集分析

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2. miRNA单独测序，分析重点为差异miRNA及靶基因富集分析

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3. 全转录组测序，分析重点为miRNA与mRNA表达相关性分析

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4. 全转录组测序，分析重点为lncRNA与mRNA互作网络分析

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通过上述案例，课程演示了基于多组学数据挖掘系统Dr. Tom的便捷分析方式，可以非常快捷高效地从转录组测序数据中挖掘有效信息，直接生成适用于文章发表的图表，一键点击式操作，0 生信分析基础也能轻松驾驭。自2018年上线以来，Dr. Tom已经分析项目6500多个，覆盖科研用户8000多名，日活跃用户600人次，收到了来自逾20个国家和地区用户的好评。

Dr.Tom搭载了本物种多组学数据库，囊括了PPI、target、coexpression、ceRNA、GGI、RNAplex在内的多种互作分析，可以实现真正的多组学数据挖掘。此外，Dr.Tom提供的外部数据库选项和自定义上传功能，可以进一步拓展转录组数据的有效利用空间。

Dr.Tom不仅功能强大，操作逻辑更是十分清晰简洁。掌握四句分析口诀，转录组数据分析之路即刻解锁！

测序结果快速找，

图表交互一键生。

表格筛选加扩展，

分析工具我最全。

课程答疑

1. RNA-Seq测多少数据比较合适？

RNA-Seq推荐的测序数据量，主要与基因数量有关，不同物种基因组大小相差比较大，但是编码基因的数量相差并不大，一般物种在３万左右。为了给研究者更准确全面的数据结果，DNBSEQ平台推荐20M clean reads。

2. 转录组测序和qRT-PCR结果会出现不一致，是合理的吗？应该如何挑选基因做qRT-PCR验证呢？

一般高通量测序做定量，准确性在80%左右。而且对比qPCR只看上下调的趋势，不看绝对值。还需要注意：1）要保证测序时所用样品同RT-PCR实验中所用是同一批材料且处理条件一致；2）尽量选取表达量高的基因进行验证，同时差异倍数在5~10倍的基因更合适；3）一般情况下，需要验证的基因的数目建议不低于20个。

3. 利用关联转换功能做microRNA靶基因分析时，如何通过参数设定筛选得到更加可靠的靶基因呢？每个microRNA靶向的mRNA上限数目设为50是否太少？

可以把score设定为3，也就是选择三种靶基因分析算法得出的交集，结果会更加可靠。另外，每个microRNA靶基因的结果是根据软件参数输出结果的可靠性排序的。默认值设为50，是考虑到过多的靶基因结果可能会给后续的分析带来困扰。如果根据默认的设定结果没有找到预期的结果，可以把上限放宽，再做一轮筛选。

6月30日起每周二晚，相约线上！

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参考文献：

1. Xiong Y, Liu Y, Cao L, et al. Transcriptomic characteristics of bronchoalveolar lavage fluid and peripheral blood mononuclear cells in COVID-19 patients. Emerg Microbes Infect. 2020;9(1):761-770. doi:10.1080/22221751.2020.1747363

2. Zhang H, Xu S, Liu X. MicroRNA profiling of plasma exosomes from patients with ovarian cancer using high-throughput sequencing. Oncol Lett. 2019;17(6):5601-5607. doi:10.3892/ol.2019.10220

3. Chou LF, Chen CY, Yang WH, et al. Suppression of Hepatocellular Carcinoma Progression through FOXM1 and EMT Inhibition via Hydroxygenkwanin-Induced miR-320a Expression. Biomolecules. 2019;10(1):20. Published 2019 Dec 21. doi:10.3390/biom10010020

4. Wen L, Zhang Z, Peng R, et al. Whole transcriptome analysis of diabetic nephropathy in the db/db mouse model of type 2 diabetes. J Cell Biochem. 2019;120(10):17520-17533. doi:10.1002/jcb.29016

5.Zhou YJ, Zhu GQ, Zhang QW, et al. Survival-Associated Alternative Messenger RNA Splicing Signatures in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma: A Study Based on RNA-Sequencing Data. DNA Cell Biol. 2019;38(11):1207-1222. doi:10.1089/dna.2019.4862

6. Ma Z, Liu D, Li W, et al. STYK1 promotes tumor growth and metastasis by reducing SPINT2/HAI-2 expression in non-small cell lung cancer. Cell Death Dis. 2019;10(6):435. Published 2019 Jun 4. doi:10.1038/s41419-019-1659-1

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