前言 转录组

转录组

  转录组(Transcriptome),广义上指在相同环境(或生理条件)下的一个细胞、或一群细胞中所能转录出的所有RNA的总和,包括 信使RNA(mRNA)、核糖体RNA(rRNA)、转运RNA(tRNA)以及非编码RNA(ncRNA);狭义上则指转录出的信使RNA(mRNA)。

转录组学

  转录组学(Transcriptomics),是分子生物学的一个分支,研究在单个细胞或特定类型细胞/组织/器官或发育阶段的细胞群内所生产的各类RNA分子的类型和数量。

  转录组测定的是样本表达的基因丰度及其类型(例如,可变剪切)。每个细胞里面的每一种mRNA分子的平均数称为该种mRNA的丰度,根据丰度可把mRNA群体分为两大类:

  1. 高丰度mRNA,通常由细胞里不到100种的mRNA(每种mRNA分子拷贝数为1000~10000)组成,占总mRNA的50%左右。
  1. 稀有mNRA,或复杂mRNA,由长度不等的种类繁多的序列组成,每种序列只有少量的拷贝。

  高丰度mRNA在不同类型细胞中有很大区别。例如,卵清蛋白只在输卵管细胞里合成而不在肝脏内合成,其mRNA占输卵管细胞mRNA总量的一半,但高丰度mRNA只占基因表达数的很小一部分。

  稀有mRNA大部分是许多,甚至是所有类型细胞所共有的,包括了各种类型细胞所需的功能。编码这种类型的功能的基因,有时被称为“持家基因”或“组成型基因”,;编码特定细胞特定功能的基因,称为“奢侈基因”。

研究方法

  1. DNA微阵列技术(又名,基因芯片)
  1. RNA测序

应用

  • 干细胞和癌细胞转录组研究可以帮助研究人员了解细胞分化和癌变过程

  • 分析人类卵母细胞和胚胎的转录组用于了解控制早期胚胎发育的分子机制和信号通路,理论上可以成为在体外人工受精中进行适当胚胎选择的有力工具

  • 用于新药研究或化学品的安全性风险评估

  • 推断系统发育关系

参考资料

转录组

转载于:https://www.cnblogs.com/wangprince2017/p/9795078.html

<think>首先,用户的问题是关于转录组分析中的基因功能注释,特别是GO和KEGG注释方法。用户提到了“转录组分析 基因功能注释 GO KEGG 注释方法”,所以我需要提供清晰、结构化的回答。 系统级指令: - 所有行内数表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法必须正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 用户可见层: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 参考站内引用: - 引用[1]:关于基因列表的GO和KEGG注释步骤。 - 引用[2]:关于enrichGO的参数设置。 - 引用[3]:关于GO注释的证据代码。 - 这些引用提示用户意图是进行基因功能注释的生物信息流程。 我的回答应该覆盖: 1. GO注释:什么是GO,如何进行注释。 2. KEGG注释:什么是KEGG,如何进行注释。 3. 实际方法:使用工具如R包(clusterProfiler)、Python库或在线工具。 4. 步骤:从基因列表到注释和富集分析。 结构化回答: - 引言:简要介绍基因功能注释在转录组分析中的重要性。 - 主体部分:分步解释GO和KEGG注释方法。 - 包括如何获取基因列表。 - 使用工具进行注释。 - 参数设置(参考引用[2])。 - 富集分析。 - 结尾:总结并生成相关问题。 生成相关问题: - 在回答末尾,添加“相关问题”部分,类似示例。 引用标识: - 在回答中自然地引用,例如提到参数设置时引用[^2],提到注释来源时引用[^3]。 - 引用基于提供的引用内容。 确保中文回答。 LaTeX使用: - 如果有数表达式,如概率值,使用$...$。例如,p-value $< 0.05$。 - 在基因功能注释中,可能不需要太多数,但如果有,如富集分数,可以添加。 完整回答结构: 1. 标题或开头:明确主题。 2. 逐步解释: - 什么是GO和KEGG注释。 - 如何准备输入数据。 - 使用软件工具。 - 示例代码或命令。 - 解释输出。 3. 生成相关问题。 4. 确保引用。 工具推荐: - R: clusterProfiler包(常用)。 - Python: gseapy等。 - 在线工具:DAVID, KOBAS等。 参考引用: - [^1]: 一般步骤。 - [^2]: enrichGO参数。 - [^3]: GO注释证据代码。 现在,构建回答。</think>### 转录组分析中的基因功能注释:GO与KEGG方法 在转录组分析中,基因功能注释是理解差异表达基因(DEGs)生物意义的关键步骤。GO(Gene Ontology)和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)注释可帮助识别基因参与的生物过程、分子功能和信号通路。以下是基于生物信息标准流程的详细方法,使用R语言(clusterProfiler包)或Python工具实现,确保结果可靠[^1]。 #### 1. **GO注释方法** GO注释将基因分类到三个本体:生物过程(BP)、分子功能(MF)和细胞组分(CC)。注释步骤包括: - **输入数据准备**:从转录组差异分析获得基因列表(例如,差异表达基因的ID列表)。ID格式需统一(如Ensembl或Entrez ID)。 - **注释工具使用**:推荐R的`clusterProfiler`包。核心函数为`enrichGO`,参数设置如下: - `ont`:指定本体类型,可设为"ALL"(全部)、"BP"、 "MF"或"CC"[^2]。 - `keyType`:基因ID类型,如"ENSEMBL"或"ENTREZID"。 - `pvalueCutoff`:富集显著性阈值,通常设为$p < 0.05$。 - 示例R代码: ```r library(clusterProfiler) # 假设deg_list为基因列表 ego <- enrichGO(gene = deg_list, OrgDb = "org.Hs.eg.db", # 人类数据库,其他物种需替换 keyType = "ENSEMBL", ont = "ALL", # 注释所有本体 pvalueCutoff = 0.05) summary(ego) # 查看注释结果 ``` - **输出解释**:结果包括富集项(GO term)、基因数、p值等。例如,BP项"细胞周期调控"可能富集,指示相关生物过程[^1]。GO注释基于实验证据代码(如IDA、IMP),确保可靠性[^3]。 #### 2. **KEGG注释方法** KEGG注释聚焦基因参与的代谢和信号通路。步骤包括: - **输入数据**:同GO注释,使用基因ID列表。 - **注释工具**:R的`clusterProfiler`或Python的`gseapy`。核心是通路富集分析: - `enrichKEGG`函数(R)参数: - `organism`:物种代码,如"hsa"(人类)。 - `pAdjustMethod`:p值校正方法,如"BH"(Benjamini-Hochberg)。 - 示例R代码: ```r library(clusterProfiler) kk <- enrichKEGG(gene = deg_list, organism = "hsa", keyType = "kegg", pvalueCutoff = 0.05) barplot(kk, showCategory = 10) # 可视化前10个富集通路 ``` - **输出解释**:结果展示富集通路(如"hsa04110: Cell cycle"),包括通路图链接和富集分数。富集分数计算基于超几何分布: $$ P = \sum_{k=x}^{m} \frac{\binom{m}{k} \binom{N-m}{n-k}}{\binom{N}{n}} $$ 其中$N$为总基因数,$m$为通路基因数,$n$为输入基因数,$x$为输入基因中属于通路的基因数。$P < 0.05$表示显著富集[^1]。 #### 3. **整体流程与注意事项** - **标准步骤**: 1. 差异表达分析(如DESeq2或edgeR)获得基因列表。 2. ID转换(如使用`bitr`函数统一ID格式)。 3. 并行运行GO和KEGG注释。 4. 结果可视化(如点图、网络图)。 - **工具选择**: - R: `clusterProfiler`(最常用),支持自动ID转换。 - Python: `gseapy`或`PyKEGG`。 - 在线平台:DAVID或KOBAS(适合无编程基础)。 - **可靠性保证**: - 使用最新数据库(如GO每月更新)。 - p值校正控制假阳性(如FDR $< 0.05$)。 - 结合实验证据(如GO的IDA代码)验证注释[^3]。 GO和KEGG注释能揭示转录组数据的生物意义,例如在癌症研究中识别关键通路[^1]。实践中,建议结合多个工具以减少偏差。
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