转录组研究思路分享篇【一】

一、药效研究-不同处理组

在药物的药效药理学研究中，在模式动物水平，可以通过设置不同的处理组，分析药物处理下对基因表达产生的作用机制，下面以一篇百迈客合作客户转录组案例进行介绍：

英文名：Global transcriptomic analysis of zebrafish in response to embryonic exposure to three antidepressants,amitriptyline, fluoxetine and mianserin

中文名：研究不同抗抑郁药物在斑马鱼胚胎转录水平的作用机制         

合作单位：上海大学       

文章期刊：Aquatic Toxicology,2017

影响因子：IF=4.129                                                    

研究背景：

       抗抑郁药是水污染中最常检测到的药物之一。已有报道表明这些药物可对鱼类早期发育产生抑制效应。因此作者为研究不同抗抑郁药（阿米替林、氟西汀、米塞林）在斑马鱼胚胎中产生的转录调节，基于RNA-seq进行了详细分析。

研究思路：

（1）实验设计分为四组：对照，三种药物的处理组。基于RNA-seq，找出每种药物处理下的差异表达基因。见图a。

（2）分析三种药物的作用模式，在胚胎水平是否具有不同的模式。经过三个差异分组之间共有差异基因的分析，发现 egr4（早期生长反应因子4）在3个差异分组中都表现出下调趋势。同时，对每个差异分组得到的差异基因，在每组中进行表达模式的比较，发现这些基因的表达模式相似，因此表明这3种药物的作用模式相类似。见图b。

（3）接下来对基因进行通路富集分析，其中包括代谢调控相关的通路，例如糖酵解/糖异生、胰岛素信号通路。后续通过qPCR实验进行了基因表达水平的验证。见图c。

二、功能关联基因挖掘-WGCNA

在样本数较多的情况下，通常会采用WGCNA进行表型相关基因的挖掘，极大地提高了功能相关基因的筛选效率。WGCNA，即加权基因共表达网络分析。通过寻找协同表达的基因模块(module)，筛选网络中的核心基因；在疾病以及其他性状与基因关联分析等方面的研究中被广泛应用。

接下来通过另外一篇百迈客合作客户转录组案例跟大家介绍一下分析思路。

英文名：Weighted gene co-expression network analysis of expression data of monozygotic twins identifies specific modules and hub genes related to BMI

中文名：WGCNA鉴定与BMI相关的模块及hub基因

合作单位：青岛大学

文章期刊：BMC Genomics,2017

影响因子：IF=3.729

研究思路：

通过对7对BMI差异的同卵双胞胎进行转录组测序，基于RNA-seq数据进行WGCNA分析，鉴定具有共表达模式的模块。见图a。 同时结合BMI与疾病情况进行模块与表型关联分析，在20个模块中，鉴定到coral 1与表型正相关。见图b。后续对模块中的基因进行功能富集分析，结果显示这些hub 基因与脂质转运和代谢显著相关，同时进行基因网络互作分析。见图c。最终鉴定出的相关基因可以作为肥胖症诊断的潜在靶标。

小编心语：

后续小编将给大家奉上更多测序相关研究思路，请多多关注吧~~

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