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转录组最新娱乐体验_转录组测序的原理及步骤(2024年11月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-28

转录组

生信分析必备：十大数据库推荐 𐟔在生物信息学分析中，数据的质量和丰富度至关重要。今天，我想和大家分享一些在生信分析中常用的数据库，它们就像是你的得力助手，帮助你更好地理解和解析生物数据。 NCBI NCBI（National Center for Biotechnology Information）是一个宝藏库，包括了GenBank核酸序列数据库和PubMed文献数据库等众多资源。无论你是要查找特定的基因序列，还是想要了解某个基因的功能，NCBI都是你的不二之选。 UniProt UniProt数据库提供了大量的蛋白质序列和功能信息。如果你正在研究某个特定蛋白质的结构域或者修饰位点，UniProt绝对是你的好帮手。 Ensembl Ensembl整合了基因组、转录组和蛋白质组等多组学数据，让你能够轻松获取基因的注释和变异信息。无论是基因表达分析还是基因突变研究，Ensembl都是你的得力助手。 TCGA TCGA（The Cancer Genome Atlas）存储了大量的癌症相关基因组和转录组数据。对于癌症研究者来说，TCGA是一个不可多得的数据宝库。 GEO GEO（Gene Expression Omnibus）包含了各种基因表达数据。无论你是研究特定疾病状态下的基因表达变化，还是想要了解某个基因在不同条件下的表达模式，GEO都能满足你的需求。 KEGG KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）提供了代谢通路和信号通路等信息。通过KEGG，你可以清晰地了解基因在通路中的作用，这对于理解生物过程非常重要。 STRING STRING（Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins）用于预测蛋白质之间的相互作用。如果你正在研究蛋白质互作，STRING可以为你提供方向。 dbSNP dbSNP（Database of Single Nucleotide Polymorphisms）收集了单核苷酸多态性（SNP）的数据。SNP是基因组变异的重要形式，dbSNP为你提供了丰富的SNP数据资源。 MINT MINT（Molecular INTeraction database）专注于蛋白质互作数据。它的数据精准且专业，是研究蛋白质互作的重要工具。 Reactome Reactome涵盖了生物过程和分子相互作用的通路信息。无论你是想了解某个特定通路的细节，还是想要探索新的生物过程，Reactome都是你的好帮手。 𐟌Ÿ这些数据库为我们的生信分析提供了强大的数据支持，记得收藏起来，以备不时之需！如果你对复杂的生信数据感到头疼，或者担心数据分析会耗费你宝贵的研究时间，不妨告诉我你的研究方向，我会尽力帮你少走弯路。毕竟，科研时间对于我们来说才是最关键的！

孟德尔随机化：4周掌握科研新技能嘿，科研小伙伴们！2023年是个充满机遇的一年，尤其是对于那些想要从零开始发表高质量文章的朋友们。今天，我要和大家聊聊一个超级热门的话题——孟德尔随机化。首先，什么是孟德尔随机化呢？简单来说，孟德尔随机化是一种实验设计方法，它能消除实验样本中的系统性偏差，让实验分组之间的差异更符合随机性，从而更客观地反映实验因素对结果的影响。听起来是不是很酷？接下来，我们聊聊单细胞数据和孟德尔随机化的结合。单细胞技术近年来发展迅速，已经成为细胞群体中重要的分析方法之一。通过单细胞转录组技术，我们可以对个体细胞的基因表达进行分析，从而更好地理解基因的调控机制。而加入孟德尔随机化，则能去除群体中因某些因素产生的系统性偏差，更客观地反映不同样本之间的细胞表达情况。最后，我们来看看转录组和孟德尔随机化的结合。转录组分析是基因表达定量分析的工具，通过高通量测序技术，可以实现全谱基因表达数据的获取，从而寻找在样本中不同因素调控下显著表达的基因和通路。而在转录组分析的基础上再加入孟德尔随机化实验设计，可以为后续实验提供更加准确的样本选择支持，也可以通过孟德尔随机化的验证，更好地解释实验数据的可靠性和鲁棒性。总之，孟德尔随机化、单细胞数据和转录组分析的结合，为我们打开了一扇通往高质量文章的大门。希望这篇文章能帮到你们，让我们一起加油，把疾病打到平平区兴，为未来的研究贡献一份力量吧！𐟒ꊊ如果你对孟德尔随机化感兴趣，或者有任何问题，欢迎在评论区留言，我们一起讨论！

空间转录组学技术与“组织结构熵”（Organizational Structure Entropy, OSE）

研究生同门那些事儿：真是谁爱读谁读哎，说到研究生同门，我真是有一肚子苦水要倒。摊上个既得利益的同门，真是让人无语。什么好东西都占着，什么坏事还得我给他担着。他的大创项目，他带着做实验，结果出意外了，我还要陪着写检讨，就因为用的是我的样本。真是牛，你是世界第一牛，你牛逼，你跟太阳争第一。再说说我的导师，我的小导。年前年后转录组花了大几万，宁愿把其中一个基因给大创，也不愿意给我。我在延续师哥师姐的实验苦海里挣扎，他拿着转录组的所有韦恩图火山图美美写综述。我在用我师兄不怎么好的抗体跑不出来WB的时候，他拿着他的导师批准新买的抗体，根据转录组已有结果美美跑出完美条带。我每天配药摸四种药物浓度CCK8qPCRWB，他却被导师亲自拨过去两个大创帮他做两个基因的实验。在他领着大创做实验的时候，我忙得跟个陀螺一样，请他帮我提一下RNA，结果他的大创在帮我提RNA的时候，TRIZOL弄到皮肤上。在我前后询问三四次的情况下，他只说是弄到衣服上，等皮肤被腐蚀了才吭声。他吓得跟耗子一样带他去医院，然后微信告知我“这事咱们俩都有责任”的时候，说实在的，我觉得他很棒，真的#研究生 #硕士毕业 #研究生同门 #同门关系

【Cell Genomics封面研究：过滤出“最有效的药物”】研究人员利用大规模基因组学和转录组学筛选C9orf72相关疾病的有效药物。「CP封面」展示了筛选过程，成功筛选出的药物象征治疗候选药物的再利用，而其他药物则被拒绝或遗留，代表筛选过程中的无效药物网页链接

大学生如何高效学习生物信息学？最近有不少小伙伴，包括大学生、研究生，甚至刚毕业的打工人，都在问我如何学习生物信息学（Bioinformatics）。大家的目的各不相同，有的为了申请研究生、发论文，有的为了毕业要求，还有的只是想提升自己的技能。今天我就来分享一些我的个人经验，希望能帮到大家。大学生入门指南 𐟎“ 对于大学生来说，一个不错的选择是通过中国大学MOOC（慕课）来学习生物信息学。我备考研究生时，就看过山东大学生物信息学的课程，完全是免费的！这个课程作为一个初级入门，能让你对生物信息学有一个粗略的认识。当然，如果你对英文课程更感兴趣，加拿大生物信息中心有一个非常全面的系列课程。它会分模块讲解，比如癌症、基因组高通量测序的应用、宏基因组测序数据分析等等。每个模块都很详细，非常值得学习。研究生进阶之路 𐟚€ 对于研究生来说，自学编程和掌握数据分析的基本技能是必须的。无论是R语言还是Python，编程能力都是核心竞争力。不过，自学编程可能会有点枯燥，所以我建议最好报一个补习班，付费学习。这样一来，通过系统的培训，你不仅能学到更多知识，还能更有自信地将这些技能应用到实际项目中。当然，如果你有很强的自学兴趣和驱动力，自学也是可以的。但要注意学习时长和效率，以及自学完后是否能有效地进行课题项目。目标明确的学习计划 𐟓… 如果你的目标是进入生物医药企业，那么最好有目标且系统地学习编程实践技能。这个行业发展迅速，需要你有快速解决业务需要的编程能力。你可以在小破站上找到一些免费的入门课程，比如“生信技能树”和“鲮鱼不会飞”，这些都是我亲自学习过的课程，收获颇丰。高效学习的方法 𐟒ኊ如果你希望将编程知识直接应用到项目课题中，完成毕业要求或发论文，那么最好选择付费学习项目制的高阶课程。特别是针对性的项目复现，比如全基因组测序分析、全转录组测序、单细胞测序以及甲基化、代谢组、蛋白组学分析等。这些与你课题相关的内容，学习后就能直接应用到课题中，效率最高，目的性也最强。希望这些建议能帮到你们，祝大家都能高效学习，早日达成自己的目标！𐟒ꀀ

植物叶片生长的转录组学解析 𐟌🊥𖧉‡的生长过程是一个复杂而精细的生物学现象，涉及到多种基因的调控。以玉米为例，叶片的生长过程可以分为分生区、伸长区和成熟区。每个区域的细胞在转录水平上有着显著的差异。分生区的细胞增殖 𐟌𑊥œ襈†生区，细胞增殖特异的转录本占据主导地位。例如，核心细胞周期蛋白的编码基因在这里表达。随着细胞从增殖到成熟的过渡，与有丝分裂、细胞质生长、纺锤体和核糖体亚体相关的基因表达会下调，而与细胞扩展和光合作用相关的基因表达则会上调。 tetrapyrrole生物合成与光合作用 𐟌ž tetrapyrrole生物合成相关基因的积累促进了其他光合相关转录本的表达。norflurazon处理可以刺激叶片分化，同时抑制质体发育，从而延长分生区。这说明叶片生长的质体衍生信号可能参与了这个过程。在玉米分生区末端，也存在光合色素合成前体产生相关酶的基因。衰老与自噬的调控 𐟍‚ 在叶片伸长区，衰老和自噬相关的转录本逐渐积累。这可能反映了叶片成熟过程中对呼吸基质需求的增加，也可能意味着自噬衍生信号参与了叶片生长停止的调控。这方面的研究还很少，但未来的研究可能会揭示更多细节。转录因子的作用 𐟌𑊨䚥𖧉‡生长调节因子实际上是转录因子。例如，GRFs在分生区细胞中表达，可以抑制microRNA396。CINCINNATA-like TEOSINTE BRANCHED 1和TCPs是与分化有关的叶片生长抑制因子，同时也可以抑制GRF。使用ChIP-seq技术识别了104个转录因子结合位点，重构了玉米叶片的转录调控网络。这意味着单个基因和通路由几十个转录因子调控，而不是少数主效因子。表观修饰与细胞分化 𐟌🊄NA甲基化与细胞分化（即停止细胞增殖）相关，这提供了表观修饰调控植物生长的证据。转录调控也参与了逆境下叶片停止生长的过程。ETHYLENE RESPONSIVE FACTORS (ERFs)主导了一个多转录因子组成的动态调节网络，通过调控赤霉素影响渗透胁迫下叶片生长。渗透胁迫与干旱胁迫的响应 𐟌Š 在拟南芥上，渗透胁迫和干旱胁迫下的叶片生长表现出显著差异。生长中的叶片在转录组学上也存在显著差异。此外，渗透和干旱胁迫下的分子特征与“碳富集”而非“碳消耗”相关，这说明与胁迫相关的叶片生长抑制是一种适应机制，而非简单的碳限制的结果。转录组学与蛋白组学的关联 𐟔 在拟南芥和玉米中，对生长中的叶片进行转录组学和蛋白组学分析发现，转录本和蛋白质水平正相关，有很好的关联性。与细胞分裂和细胞质生长相关的蛋白质在叶分生组织中高度富集，而与细胞扩展相关的蛋白质则在伸长区中富集。分生区细胞具有库的代谢特征，成熟区细胞作为碳源，与质体发育、光合作用光、暗反应和淀粉代谢相关的蛋白质在增殖-扩展过渡期间开始积累，在成熟叶片中达到最大丰度。通过这些研究，我们可以更深入地理解叶片生长的复杂调控机制，为植物生物学和农业科学提供新的见解。

转录组学揭秘：基因表达之谜 𐟓š 转录组学与RNAseq技术 𐟓Œ 基因组是指对整个细胞DNA进行测序得到的数据，而转录组则是通过RNA测序得到的。基因的表达受到时间和空间的严格调控。为了研究疾病的发生过程、胚胎的发育过程或器官的再生过程，最直接的方法是比较这些事件前后基因表达的变化。 𐟔젒NAseq技术需要首先从组织样本中提取RNA。由于mRNA具有特殊的polyA尾巴结构，可以通过设计针对PolyA尾巴的引物来富集mRNA。然后，通过逆转录的方式将mRNA转化为cDNA文库，最后将cDNA文库送去测序。 𐟒𛠦𕋥𚏧𛓦žœ会通过生物信息学工具比对到基因组上，确定这些转录本属于哪些基因。定量分析后，可以看到不同基因的表达量变化。

GO富集流星图，一眼抓人！ GO富集分析是一种在转录组测序和单细胞测序后常见的分析方法。GO数据库包含BP、CC、MF三大类别，是了解生物过程和转录变化的有力工具。如何将这些类别分别展示，并且按顺序排列，以吸引眼球呢？这里我们使用ggplot2来美化你的数据（灵感来自gzh：老俊俊的生信笔记，这位大佬在GitHub上分享了许多好看好用的R包）。 𐟌 富集流星图展示：除了分类展示并标注基因比率和数量，我们还添加了黄色的基因比率趋势线，并且确保了按顺序排列。这样的展示方式，不仅清晰，还能一眼抓住观众的注意力。 𐟓Š 传统GO富集分析代码：图2展示了传统的GO富集分析代码，虽然简洁，但信息量有限。 𐟔堥•𔦵星图代码和输入文件：图3-4展示了完整的流星图代码和输入文件，细节丰富，便于理解和操作。通过这些步骤，你可以轻松绘制出令人眼前一亮的GO富集流星图，为你的研究增添亮点！

普通大佬的研究：转录组，蛋白组，代谢组点到即止。上海大佬的研究：上来先来一个单细胞转录组结合空间转录组，然后蛋白组，CHIP-seq只是常规手段。

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