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01月08

發(fā)布于 14:26 科研工具

隨著測(cè)序成本越來(lái)越低，一些重要物種數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)積累，其中蘊(yùn)含著巨大價(jià)值。物種數(shù)據(jù)研究能為解答基因組進(jìn)化學(xué)、系統(tǒng)發(fā)育學(xué)問(wèn)題提供參考，有利于指導(dǎo)育種工作及保護(hù)物種多樣性。因此構(gòu)建物種數(shù)據(jù)庫(kù)具有重要意義： 01物種數(shù)據(jù)庫(kù)可作為系統(tǒng)性的展示、查詢、分析的平臺(tái)：實(shí)現(xiàn)物種多組學(xué)數(shù)據(jù)的高效檢索、保存、調(diào)用、分析及深度挖掘。 02一些具備創(chuàng)新特性的數(shù)據(jù)庫(kù)也可單獨(dú)作為一項(xiàng)研究成果在SCI論文中進(jìn)行展示。 03通過(guò)共享云用戶的訪問(wèn)，可提升第三方數(shù)據(jù)庫(kù)的知名度，部分重要物種信息、重要分析結(jié)果可以收費(fèi)下載，為進(jìn)一步維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)和科研工作提供資金。 04共享研究成果，促進(jìn)業(yè)內(nèi)交流：數(shù)據(jù)庫(kù)可作為研究論文的補(bǔ)充，展示研究細(xì)節(jié)，也便于其他研究者基于數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的探索，從而提升國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域整體研究水平。  1.百邁客云物種數(shù)據(jù)庫(kù)概述 百邁客作為一家擁有深厚基因組學(xué)數(shù)據(jù)分析行業(yè)背景的大數(shù)據(jù)挖掘分析公司，致力于為用戶設(shè)計(jì)更貼合使用習(xí)慣的基因組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，在2017年正式推出搭建百邁客云物種數(shù)據(jù)庫(kù)的服務(wù)。 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，百邁客云物種數(shù)據(jù)庫(kù)是針對(duì)物種基因組學(xué)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理、查詢、分析的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。用戶基于Web操作界面即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增刪改查等操作，還可以利用數(shù)據(jù)庫(kù)部署的簡(jiǎn)單分析工具或結(jié)合百邁客云賬號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析。 說(shuō)了那么多是不是有些心動(dòng)了呢？ 跟隨小編一起看下百邁客云物種數(shù)據(jù)庫(kù)核心優(yōu)勢(shì)有哪些。 2.百邁客云物種數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)勢(shì) 多維度部署：多組學(xué)數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)錄組、基因組、重測(cè)序數(shù)據(jù)）高度整合與部署快捷部署：模塊化的數(shù)據(jù)庫(kù)底層設(shè)計(jì)，可基于需求抽取底層庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)檢索模塊及頁(yè)面樣式模塊，快速完成在本地服務(wù)器或百邁客云數(shù)據(jù)庫(kù)用戶服務(wù)集群上的部署 操作更簡(jiǎn)單：后臺(tái)管理權(quán)限，甲方無(wú)需配備專業(yè)IT運(yùn)維和美工，在乙方培訓(xùn)后，即可完成后期的數(shù)據(jù)增加、刪除等更新操作 查詢調(diào)用更高效：代替原始的硬盤(pán)存儲(chǔ)+手動(dòng)查找的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理模式，引入互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，可將各時(shí)間點(diǎn)、各空間點(diǎn)、各類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化地存儲(chǔ)于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫(kù)框架中，借助數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)查詢語(yǔ)言與web2.0網(wǎng)頁(yè)界面即可實(shí)現(xiàn)基因組學(xué)數(shù)據(jù)的高效查詢和調(diào)用。避免了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理模式下數(shù)據(jù)丟失率高及檢索困難等問(wèn)題 數(shù)據(jù)挖掘更輕松：強(qiáng)大的云平臺(tái)支持，可連接百邁客云其他數(shù)據(jù)庫(kù)（八大數(shù)據(jù)庫(kù)，如功能基因庫(kù)、參考文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)等），并可使用百邁客云分析工具（如幾十款分析APP、一百多款小工具），基于APP和小工具完成數(shù)據(jù)的深度挖掘   3.百邁客共建數(shù)據(jù)庫(kù)的成功案例 那么我們看下百邁客有哪些成功案例吧！ 中國(guó)農(nóng)科院大豆數(shù)據(jù)庫(kù)（www.soybean-resources.cn） 包含了約1500種大豆種質(zhì)資源，382個(gè)品種的重測(cè)序，7套泛基因數(shù)據(jù)。     中科院植物所構(gòu)樹(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)（papyrifera.biocloud.net） 包含了構(gòu)樹(shù)基因組序列及注釋信息，可進(jìn)行數(shù)據(jù)的瀏覽、使用、下載。 4.數(shù)據(jù)庫(kù)搭建流程 01需求論證（2~4周） 用戶設(shè)定模塊組合及各模塊對(duì)外權(quán)限，可選擇部署到本地服務(wù)器或托管于百邁客云數(shù)據(jù)庫(kù)專用集群； 乙方完成原型設(shè)計(jì)，并與甲方確認(rèn)后核算搭建成本并報(bào)價(jià)，乙方核算報(bào)價(jià)，甲方支付20%的預(yù)付款。 02開(kāi)發(fā)（3個(gè)月） 基于數(shù)據(jù)庫(kù)原型，制定出數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化格式、文本需求信息，協(xié)助用戶數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作； 依次完成UI設(shè)計(jì)、前端架構(gòu)、后端完成底層數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與頁(yè)面相關(guān)交付；進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)收。 03交付 雙方共同完成測(cè)試后，甲方需在驗(yàn)收合格10個(gè)工作日內(nèi)支付80%尾款，乙方交付數(shù)據(jù)庫(kù)并協(xié)助甲方進(jìn)行日常維護(hù)更新。 04日常維護(hù)與更新 每日巡檢，檢查機(jī)房用電、溫濕度，服務(wù)器硬件報(bào)警及維修； 服務(wù)器操作系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控與報(bào)警、日常維護(hù)、操作系統(tǒng)及軟件版本更新； 服務(wù)器生產(chǎn)服務(wù)與軟件的狀態(tài)監(jiān)控與報(bào)警、版本更新； 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)狀態(tài)監(jiān)控與報(bào)警，數(shù)據(jù)定期檢查與備份； 甲方在乙方協(xié)助下自主完成增刪改等操作。 ...

01月08

發(fā)布于 13:49 最新文章, 科研工具

今天小編帶大家看一看百邁客云物種數(shù)據(jù)庫(kù)的核心功能模塊。 百邁客云物種數(shù)據(jù)庫(kù)采用模塊化設(shè)計(jì)，標(biāo)準(zhǔn)功能模塊主要有三大類   1.存儲(chǔ)&查詢模塊 ? ? ? ? 存儲(chǔ)&查詢模塊設(shè)置了種質(zhì)資源、突變體信息、性狀座位信息、分子標(biāo)記、基因功能信息、基因組數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢模塊 01物種種質(zhì)資源存儲(chǔ)&查詢模塊 種質(zhì)資源是一種遺傳資源。種質(zhì)系指農(nóng)作物親代傳遞給子代的遺傳物質(zhì)，它往往存在于特定品種之中。如古老的地方品種、新培育的推廣品種、重要的遺傳材料以及野生近緣植物，都屬于種質(zhì)資源的范圍。用戶可在該模塊中按照物種的名稱、編號(hào)、父母本、省份、地理位置、表型查詢相關(guān)材料品種概況。   02物種突變體信息存儲(chǔ)&查詢模塊 用戶在該模塊通過(guò)突變體名稱或表型檢索相關(guān)突變體，搜索結(jié)果可展示出突變體名稱、編號(hào)、突變基因信息等。其中，點(diǎn)擊突變基因可鏈接至“基因查詢模塊”查詢基因功能、序列、基因組位置等詳細(xì)信息。   03物種性狀座位信息存儲(chǔ)&查詢模塊 在該模塊用戶通過(guò)輸入表型數(shù)據(jù)查詢?cè)撔誀羁刂谱辉诨蚪M上的定位結(jié)果，該結(jié)果整合自不同研究不同定位方法定位結(jié)果，并可視化展示相應(yīng)性狀座位對(duì)于于最新版本基因組上的位置及相關(guān)基因。其中，相關(guān)基因也可鏈接至“基因查詢模塊”查詢基因功能、序列、基因組位置等詳細(xì)信息。   04分子標(biāo)記存儲(chǔ)&查詢模塊 用戶可按照精確編號(hào)、模糊編號(hào)（正則匹配）、或連鎖性狀搜索分子標(biāo)記，搜索結(jié)果含有標(biāo)記序列信息、標(biāo)記擴(kuò)增引物序列、標(biāo)記上下游基因（可鏈接至“基因查詢模塊”）、標(biāo)記相關(guān)性狀等。   05基因功能信息存儲(chǔ)&查詢模塊 在該模塊中，用戶可以基因名稱、基因ID、功能關(guān)鍵詞、物種基因組起始位置、轉(zhuǎn)錄本序列、是否定位、是否克隆為條件檢索目標(biāo)基因，檢索結(jié)果包括基因轉(zhuǎn)錄本序列（核苷酸or氨基酸序列）、染色體、起止位置、各功能數(shù)據(jù)庫(kù)注釋結(jié)果、相關(guān)文獻(xiàn)、相關(guān)性狀（可鏈接至“物種性狀座位信息存儲(chǔ)&查詢模塊”）。   06基因組數(shù)據(jù)存儲(chǔ)&查詢模塊 1）使用基因組版本號(hào)檢索相關(guān)基因組信息，檢索結(jié)果包括該基因組序列組裝、結(jié)構(gòu)注釋、功能注釋、測(cè)序數(shù)據(jù)等，所有結(jié)果均支持本地下載； 2）可按照物種名檢索相關(guān)泛基因組信息，檢索結(jié)果包括各品種基因組序列組裝、結(jié)構(gòu)注釋、功能注釋、變異位點(diǎn)、測(cè)序數(shù)據(jù)等，所有結(jié)果均支持本地下載； 3）按品種名檢索該品種全基因組重測(cè)序、簡(jiǎn)化基因組重測(cè)序測(cè)序數(shù)據(jù)及變異位點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果。   07物種轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)存儲(chǔ)&查詢模塊 1）用戶可通過(guò)基因ID與基因name檢索相關(guān)基因下轉(zhuǎn)錄本序列、項(xiàng)目中的轉(zhuǎn)錄水平、差異表達(dá)、共表達(dá)、互作信息等，檢索結(jié)果支持本地下載。 2）按項(xiàng)目名稱檢索相關(guān)轉(zhuǎn)錄組學(xué)項(xiàng)目測(cè)序數(shù)據(jù)及完整分析結(jié)果，檢索結(jié)果支持本地下載。   2.分析工具模塊 分析工具均可從網(wǎng)頁(yè)調(diào)用，無(wú)需用戶掌握任何編程基礎(chǔ)。包含數(shù)據(jù)庫(kù)自帶分析工具，比如 blast、blat、引物設(shè)計(jì)、轉(zhuǎn)錄因子、metaQTL等；當(dāng)然也可調(diào)用部署在百邁客公有云計(jì)算平臺(tái)（www.dustyhill.net）的分析流程（APP）與生信軟件（Tools。APP包括有參/無(wú)參轉(zhuǎn)錄組分析APP、lncRNA分析APP、microRNA分析APP、circleRNA分析APP、重測(cè)序分析APP、GWAS個(gè)性化分析APP、BSA個(gè)性化分析APP、遺傳圖譜個(gè)性化分析APP、微生多樣性分析APP等；Tools模塊包含100余款各類生信分析軟件，涵蓋比對(duì)、注釋、繪圖、統(tǒng)計(jì)等； ?BMKCloud個(gè)性化分析示例 3.公共數(shù)據(jù)庫(kù)模塊 包含7大模塊： 01高通量測(cè)序數(shù)據(jù)庫(kù) ? 該公共數(shù)據(jù)庫(kù)模塊同步NCBI維護(hù)的SRA、GEO兩大高通量測(cè)序數(shù)據(jù)庫(kù)，目前該模塊12PBase，1100個(gè)屬的高通量測(cè)序數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型涵蓋RNA-seq、全基因組重測(cè)序、WES、基因組denovo組裝、甲基化、ChIP-seq等。 ? 用戶可按物種名稱、數(shù)據(jù)編號(hào)、研究方向檢索相關(guān)高通量測(cè)序公共數(shù)據(jù)，檢索結(jié)果無(wú)需下載，一鍵導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)自帶分析工具或百邁客公有云計(jì)算平臺(tái)（www.dustyhill.net）分析工具即可進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。   02功能基因數(shù)據(jù)庫(kù) 該公共數(shù)據(jù)庫(kù)模塊整合包括GO、KEGG、miRbase、lncRNAdb、MiRTarBase、UniProt、genbank等在內(nèi)的30多個(gè)基因功能&序列類數(shù)據(jù)庫(kù)，目前收錄了約1700萬(wàn)條基因相關(guān)信息，用戶輸入基因名稱、ID、功能關(guān)鍵詞后，一鍵即可獲取基因的功能、序列、同源基因、表達(dá)、相關(guān)ncRNA、變異、相關(guān)文獻(xiàn)等信息。   03功能定位數(shù)據(jù)庫(kù) 該數(shù)據(jù)庫(kù)收錄了所有公共的性狀相關(guān)數(shù)據(jù)，目前已收錄11個(gè)物種347個(gè)性狀相關(guān)的QTL位點(diǎn)數(shù)據(jù)，如QTL、eQTL、候選基因、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)等信息，QTL性狀位置可視化展示以及物種間的比較，為各個(gè)物種間定位信息的比較提供重要的數(shù)據(jù)。   04文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù) 該公共數(shù)據(jù)庫(kù)模塊同步NCBI維護(hù)的PubMed文獻(xiàn)索引數(shù)據(jù)庫(kù)，目前收錄2600萬(wàn)+文獻(xiàn)信息，該模塊支持按照發(fā)表日期、影響因子、文章類型、信息完整度（有無(wú)測(cè)序數(shù)據(jù)、有無(wú)全文等）進(jìn)行精確檢索，檢索結(jié)果包括文獻(xiàn)題目、摘要、全文鏈接、文獻(xiàn)所涉及測(cè)序數(shù)據(jù)等。   05其他公共數(shù)據(jù)庫(kù)模塊 ? 參考基因組數(shù)據(jù)庫(kù)：包含有826個(gè)物種的924套參考基因組信息； ? 變異數(shù)據(jù)庫(kù)：整合了dbSNP庫(kù)中的數(shù)據(jù)信息，目前收錄了8億+變異數(shù)據(jù)，支持通過(guò)rs、ss號(hào)進(jìn)行信息的檢索，并且支持篩選特定物種的、特定染色體、特定區(qū)域的變異信息； ? 互作網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)：整合了PPI、StarBase、LncRNADisease三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的4類互作網(wǎng)絡(luò)信息，目前共收錄了306萬(wàn)互作網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，包含了lncRNA、miRNA、mRNA、circRNA四類數(shù)據(jù)。 ...

01月04

發(fā)布于 16:40 科研工具

手頭測(cè)序數(shù)據(jù)已分析多次， 挖掘的深度仍然不夠， 距離發(fā)文章一步之遙， 與生信人員溝通起來(lái)費(fèi)時(shí)費(fèi)力！ 01.工具集簡(jiǎn)介 百邁客云平臺(tái)工具集共包含104款工具，覆蓋12大功能類別，適合多種組學(xué)分析，讓數(shù)據(jù)挖掘輕而易舉；可快速添加示例，智能篩選文件，一鍵上傳本地文件，使用更簡(jiǎn)便；平臺(tái)設(shè)有詳細(xì)的參數(shù)說(shuō)明，以及界面點(diǎn)選式設(shè)置，參數(shù)呈現(xiàn)更透明； 02.熱門(mén)工具 繪圖工具（聚類熱圖、6元韋恩圖、GO圖、KEGG圖）、差異組和分析、表格文件轉(zhuǎn)tab文件、BLAST、FASTA工具集、WGCNA、基因功能注釋、PCA分析、保守序列預(yù)測(cè)、蛋白互作網(wǎng)絡(luò)圖、原始數(shù)據(jù)污染程度預(yù)估工具、microRNA靶基因預(yù)測(cè)、Annovar變異注釋、GATK突變檢測(cè)和注釋等； 03.成功案例 使用百邁客云平臺(tái)可視化小工具的用戶有13000+，一年內(nèi)使用各種小工具分析或繪圖超過(guò)10次的用戶有1000+，利用各款小工具發(fā)表文章數(shù)已有20余篇。 ...

12月27

發(fā)布于 13:28 最新文章, 轉(zhuǎn)錄調(diào)控

發(fā)表雜志：Plant Growth Regulation 影響因子：2.646 摘要 荔枝（Litchi chinensis?Sonn.）是一種重要的水果作物，起源于中國(guó)，并在世界熱帶和亞熱帶地區(qū)商業(yè)化種植。荔枝紅色果皮的顏色是荔枝果實(shí)市場(chǎng)接受度的重要品質(zhì)，果皮的粉紅色/紅色是花青素生物合成和積累的結(jié)果，花青素-3-葡萄糖苷和花青素-3-蕓香糖苷是荔枝紅果皮中的主要花青素。荔枝花青素的數(shù)量和組成在不同的品種間差異很大，也很大程度上受各種環(huán)境因素的影響。因此，深入了解荔枝中花青素生物合成的調(diào)控具有重要的科學(xué)意義和經(jīng)濟(jì)意義。 許多研究表明，花青素生物合成很大程度上受植物激素的影響。外源脫落酸（ABA）處理促進(jìn)荔枝花青素生物合成，而外源性N-（2-氯吡啶-4-基）-N'-苯基脲（CPPU）抑制荔枝花青素生物合成。但是，ABA或CPPU調(diào)控花青素生物合成的機(jī)制仍不清楚。為了進(jìn)一步了解外源ABA和CPPU調(diào)控荔枝果實(shí)花青素生物合成的分子基礎(chǔ)，華南農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院趙杰堂老師課題組對(duì)ABA或CPPU處理的荔枝果皮進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，并進(jìn)行了全面的分析。 材料和方法 選取生長(zhǎng)十五年的L. chinensis?cv，妃子笑。 三種處理方式：ABA處理，CPPU處理和對(duì)照處理（自來(lái)水），每組處理約15個(gè)果實(shí)簇。處理后分別取0,10和20天果皮圓盤(pán)，共取7組樣本分別是：Cont-0，Cont-10，Cont-20，ABA-10，ABA-20，CPPU-10，CPPU-20，分別提取總RNA，用于RNA測(cè)序。 測(cè)序平臺(tái)：北京百邁客生物科技有限公司Illumina Hiseq平臺(tái)?150PE 分析平臺(tái)：百邁客云平臺(tái)（BMKCloud） 分析內(nèi)容：1.原始數(shù)據(jù)質(zhì)控；2.參考基因組比對(duì)（未發(fā)表）；3.差異表達(dá)基因分析（韋恩圖繪制，KEGG富集分析）；4.基因功能注釋（使用Blast2Go 基于Nr，Nt，COG，KO，GO數(shù)據(jù)庫(kù)的最高相似性進(jìn)行基因注釋）；5.統(tǒng)計(jì)分析 花青素和葉綠素含量的測(cè)定以及內(nèi)源ABA分析 研究人員根據(jù)Wrolstad（1982）等人的描述進(jìn)行相應(yīng)的修改對(duì)果皮中總花青素含量進(jìn)行定量，根據(jù)Arnon（1949）描述的方法計(jì)算總?cè)~綠素含量，根據(jù)Jia（2011）等人所述，進(jìn)行了一些修改，使用氣相色譜 - 質(zhì)譜（GC-MS）測(cè)定ABA含量，每個(gè)過(guò)程重復(fù)三次。 結(jié)果 1.經(jīng)外源ABA和CPPU處理后，荔枝果皮的表型、色素含量和內(nèi)源ABA水平的變化 處理10天后，ABA處理和對(duì)照處理的果實(shí)開(kāi)始著色（圖1a），盡管花青素含量沒(méi)有顯著差異（圖1b）。然而，CPPU處理的果實(shí)只有一點(diǎn)點(diǎn)紅色（圖1a），并且花青素含量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于ABA處理和對(duì)照的果實(shí)（圖1b）。處理后20天，ABA處理的果實(shí)變成均勻的紅色，并且CPPU處理的果實(shí)仍然是綠色的，帶有一點(diǎn)紅色（圖1a）。同時(shí)，對(duì)照果實(shí)呈現(xiàn)不均勻的紅色（圖1a），這是cv妃子笑的典型特征。如圖1b所示，ABA處理20天后明顯促進(jìn)荔枝果皮花青素積累，而CPPU處理顯著抑制荔枝果皮花青素積累。與花青素含量變化相反，果實(shí)成熟過(guò)程中葉綠素含量降低。顯然，ABA處理加速葉綠素降解和CPPU處理延緩了這一過(guò)程（圖1c）。ABA處理的果實(shí)與對(duì)照之間的內(nèi)源ABA水平?jīng)]有顯著差異，而CPPU處理的果相比而言具有較低的ABA水平（圖1d）。 圖1.各處理組果皮顏色、花青素、葉綠素及ABA含量變化 2.RNA測(cè)序以及參考基因組比對(duì) 共構(gòu)建7個(gè)文庫(kù)，測(cè)序過(guò)濾后每個(gè)樣本數(shù)據(jù)均不低于6.6Gb，平均GC含量為45.36％（表1）。與荔枝參考基因組比對(duì)（未發(fā)表），比對(duì)率是74.7％（表1）。 表1. RNA-Seq結(jié)果展示 3.外源ABA和CPPU處理后荔枝果皮基因表達(dá)譜的綜合分析 三種處理后0天，10天和20天的荔枝果皮中發(fā)現(xiàn)了許多差異表達(dá)轉(zhuǎn)錄本（圖2）。荔枝果皮色素沉著過(guò)程中，在對(duì)照組鑒定了2263個(gè)差異表達(dá)基因（DEGs）（圖2a）。除此之外， 經(jīng)過(guò)ABA（圖2b）和CPPU（圖2c）處理后的三個(gè)階段分別鑒定了1986和2862個(gè)DEGs。 圖2.三組處理中差異表達(dá)基因韋恩圖 為了鑒定ABA和CPPU調(diào)控的花青素生物合成的DEGs，分別選擇ABA / CPPU處理后10天和20天的DEGs與對(duì)照組進(jìn)行比較。 與對(duì)照相比，在ABA和CPPU處理的果皮中分別有579和827個(gè)DEGs。 表達(dá)模式分析表明，在ABA處理10天和20天后，上調(diào)的轉(zhuǎn)錄本數(shù)量均比下調(diào)的轉(zhuǎn)錄本數(shù)量多。而 CPPU處理后20天上調(diào)的轉(zhuǎn)錄本數(shù)量比ABA處理的低很多。 4.外源ABA處理后的荔枝果皮表達(dá)分析 外源ABA處理組，對(duì)顯著差異表達(dá)的基因進(jìn)行GO分析，發(fā)現(xiàn)了與細(xì)胞過(guò)程，代謝過(guò)程，細(xì)胞，細(xì)胞部分，催化活性和轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白活性有關(guān)的GO terms的富集。也做了DEGs的KEGG通路富集分析。 579個(gè)DEGs中的351個(gè)被富集到101個(gè)通路中，前5個(gè)通路組分別為：植物 - 病原體相互作用通路（49DEGs），植物激素信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)（32DEGs），類黃酮生物合成（27DEGs），內(nèi)質(zhì)網(wǎng)中的蛋白質(zhì)加工（27DEGs） 碳代謝（20 DEGs），淀粉和蔗糖代謝（20 DEGs）。 外源ABA處理的DEGs中，大部分與花青素合成有關(guān)的DEGs上調(diào)，如PAL，C4H，CHS，CHI，DFR，LDOX和GTs。此外， FLS和LAR等黃酮醇和原花青素合成基因上調(diào)， C3'H，COMT，F(xiàn)5H，CCR，CAD等木質(zhì)素合成基因也上調(diào)了。 ABA處理后另一類顯著差異表達(dá)的unigene參與植物激素代謝和信號(hào)傳導(dǎo)。兩個(gè)編碼ABA生物合成途徑中的關(guān)鍵酶的NCEDs unigenes顯著上調(diào)，而ABA信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)的基因在外源ABA處理后沒(méi)有明顯的變化。外源ABA處理也影響了與生長(zhǎng)素信號(hào)途徑有關(guān)的基因表達(dá)。例如，屬于Aux / IAAs家族的兩個(gè)unigenes上調(diào)。另外，編碼DELLA蛋白，負(fù)調(diào)控GA信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)的unigenes經(jīng)ABA處理后上調(diào)。 5.外源CPPU處理的荔枝果皮表達(dá)分析 將CPPU處理組與對(duì)照組之間的DEG進(jìn)行GO分析。 與外源ABA處理相比，差異不顯著。KEGG富集分析， 897個(gè)DEGs中的493DEGs個(gè)被富集到117個(gè)通路，前六個(gè)通路組是碳代謝（54DEGs），植物 - 病原體相互作用（49DEGs），光合作用（42DEGs），氨基酸生物合成（38DEGs），苯丙素生物合成 （33DEGs），植物激素信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)（32DEGs）。 與ABA處理不同的是，外源CPPU處理后許多上調(diào)基因參與碳代謝，氨基酸生物合成和光合作用的基因，特別是在CPPU處理后10天較明顯。例如，unigene Litchi__GLEAN_10019646在外源CPPU處理10天后顯著上調(diào)6.1倍，它編碼捕光復(fù)合體II葉綠素a / b結(jié)合蛋白1。另外一類在外源性CPPU處理中顯著差異表達(dá)的unigenes涉及葉綠素生物合成代謝。 CPPU處理后，大部分參與類黃酮和花青素生物合成的DEGs均下調(diào)，如PAL，C4H，CHS和LDOX。此外，黃酮醇和原花青素合成基因，如FLS和LAR也下調(diào)。有29個(gè)DEGs比對(duì)到植物激素信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)途徑。其中，ABA信號(hào)中的兩個(gè)ABA受體PYR / PYL均被CPPU下調(diào)。另外，與生長(zhǎng)素，GA和乙烯信號(hào)有關(guān)的基因大部分也下調(diào)。 6.ABA和CPPU處理的荔枝果皮的表達(dá)分析 受外源ABA和CPPU共同響應(yīng)的DEGs共199個(gè)，其中大部分unigenes在兩種處理組中顯示出類似的改變。 值得注意的是，有10個(gè)unigenes在轉(zhuǎn)錄水平上表現(xiàn)出相反的模式。 其中，編碼GST4蛋白的unigene（Litchi_GLEAN_10051861）被報(bào)道與荔枝中花青素的液泡轉(zhuǎn)移有關(guān)。 ABA處理和CPPU處理之間的顯著差異之一是葉綠素代謝。 鑒定了與葉綠素生物合成和降解有關(guān)的24個(gè)候選基因，其響應(yīng)外源ABA和CPPU的表達(dá)模式如圖3所示?？傮w而言，ABA處理對(duì)葉綠素生物合成和降解的基因表達(dá)沒(méi)有顯著影響。 與對(duì)照相比，CPPU處理顯著提高大多數(shù)葉綠素合成基因，并下調(diào)TF...

12月25

發(fā)布于 13:47 市場(chǎng)活動(dòng), 最新文章

彈指一揮間，2017年轉(zhuǎn)眼就到了要跟大家告別的時(shí)刻，在上一期的年終大盤(pán)點(diǎn)中跟大家分享了百邁客云平臺(tái)用戶的傲人成績(jī)，在累累碩果的背后，一直有著一群兢兢業(yè)業(yè)的生信人，這一年里，他們是根據(jù)廣大用戶的體驗(yàn)反饋，不斷改進(jìn)，不斷更新，使咱們的云平臺(tái)來(lái)了一場(chǎng)華麗麗的大變身。細(xì)數(shù)這一年，云平臺(tái)總共更新53次，更新項(xiàng)目達(dá)200多個(gè)，包括新主流程的上線，頁(yè)面版塊的調(diào)整，分析功能的完善，數(shù)據(jù)庫(kù)的改進(jìn)，平臺(tái)速度的提升等。每一次改進(jìn)都是為了使云平臺(tái)的用戶有一個(gè)更好的分析體驗(yàn)，每一次更新都希望用戶可以有更高效的科研產(chǎn)出。今天，咱們一起來(lái)瞅瞅百邁客云平臺(tái)17年到底有哪些大變樣。   2017全新上線篇 “讓基因分析更簡(jiǎn)單”是百邁客云平臺(tái)前進(jìn)的不竭動(dòng)力，相信大家最關(guān)心的應(yīng)該是云平臺(tái)這一年有哪些新的分析流程上線。 2017 4/14??云平臺(tái)上線lncRNA v3.0主流程； 4/21??全基因組關(guān)聯(lián)（GWAS）分析平臺(tái)（Beta版，云服務(wù)個(gè)性化）正式上線； 6/9???BSA 分析平臺(tái) v1.0（Beta版，云服務(wù)個(gè)性化）正式上線； 9/22??全基因組重測(cè)序分析平臺(tái)3.0正式上線。做lncRNA，GWAS，BSA，全基因組重測(cè)序分析的用戶有福啦！ 另外，早在2017年3月3日，咱們?cè)破脚_(tái)的云組第一期已正式上線，實(shí)現(xiàn)了組內(nèi)成員計(jì)算、存儲(chǔ)、工具的資源共享等功能，一個(gè)課題組的成員們可以同時(shí)享用同一個(gè)分析平臺(tái)，再也不用為互傳數(shù)據(jù)和結(jié)果而煩憂； 2017年6月30日 ，移動(dòng)端微信公眾號(hào)全新改版，在百邁客云微信公眾號(hào)中添加文獻(xiàn)檢索、文獻(xiàn)解讀、文獻(xiàn)收藏、云賬號(hào)綁定、項(xiàng)目進(jìn)展查看和評(píng)價(jià)等功能，同期，在線支付功能上線，套餐用戶支持使用支付寶、微信在線購(gòu)買(mǎi)分析平臺(tái)、小工具，收貨地址與個(gè)人信息關(guān)聯(lián)，用戶可以在線填寫(xiě)發(fā)票信息。   APP主流程更新篇 這么多新的APP成功上線了，顯然是一件值得慶賀的事情，無(wú)獨(dú)有偶，咱們已經(jīng)在線上的APP也從來(lái)沒(méi)有停止前進(jìn)的步伐。 2017 1/20??無(wú)參轉(zhuǎn)錄組分析APP進(jìn)行了全面更新還實(shí)現(xiàn)了圖片和基因之間的交互，新增“WGCNA”個(gè)性化工具，新增基因結(jié)構(gòu)挖掘功能等功能； 3/3??微生物多樣性分析APP更新至2.0版，新增6項(xiàng)分析內(nèi)容；并且美化了流程中各步驟生成的圖片，確保所有圖形結(jié)果有png圖和矢量圖等功能； 3/17??微生物多樣性分析APP再次更新：增加5個(gè)個(gè)性化分析內(nèi)容；同期，小RNA測(cè)序分析APP也進(jìn)行了20多項(xiàng)更新：增加小RNA所對(duì)應(yīng)的染色體、起始點(diǎn)、終止點(diǎn)信息和miRNA對(duì)應(yīng)的前體位置信息，支持更加精細(xì)化的檢索，添加一鍵繪圖等功能； 3/26??微生物多樣性分析APP更新了引導(dǎo)教程圖片； 6/16??微生物多樣性分析APP進(jìn)行了功能更新：基本分析和個(gè)性化中RDA/CCA環(huán)境因子支持文件上傳，增加保存歷史參數(shù)功能等； 7/7??ChIP-Seq 分析APP的基本分析，增加了Input/IP設(shè)置，且支持有生物學(xué)重復(fù)的差異分析等功能； 7/21??真核生物有參/無(wú)參分析APP個(gè)性化分析進(jìn)行了更新：基因挖掘中相應(yīng)添加eggNOG分類圖、KEGG分類圖、KEGG富集圖、GO富集圖、MA圖和火山圖等； 7/28??真核生物有參/無(wú)參分析APP個(gè)性化添加差異分組時(shí)增加Pvalue選項(xiàng)； 8/25??lncRNA分析APP進(jìn)行了20多項(xiàng)的更新：新增圖片交互功能，增加火山圖、MA圖，增加矢量圖， Readme.pdf文件，WGCNA分析等； 9/1??微生物多樣性分析APP個(gè)性化更新，增加21個(gè)個(gè)性化且每個(gè)個(gè)性化都有多個(gè)參數(shù)可以調(diào)整分析； 12/1??微生物多樣性APP第四期更新：對(duì)OTU個(gè)數(shù)分布圖、物種分布柱狀圖、PCA分析等15項(xiàng)進(jìn)行了優(yōu)化。   極速體驗(yàn)更新篇 為了方便用戶能夠在短時(shí)間內(nèi)體驗(yàn)到云平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)分析和個(gè)性化分析內(nèi)容，研發(fā)人員特意準(zhǔn)備了極速體驗(yàn)項(xiàng)目，標(biāo)準(zhǔn)分析在兩分鐘內(nèi)得到結(jié)題報(bào)告，隨后即可進(jìn)入個(gè)性化分析流程。 2017 3/31??有參、無(wú)參、表達(dá)譜，小RNA，四個(gè)分析平臺(tái)更新了極速體驗(yàn)項(xiàng)目，增加示例數(shù)據(jù)； 6/30??群體三個(gè)分析平臺(tái)（BSA、全基因組關(guān)聯(lián)、基于第二代測(cè)序標(biāo)記的遺傳圖譜）增加極速體驗(yàn)功能。目前已有極速體驗(yàn)的分析平臺(tái)包括：真核生物有參轉(zhuǎn)錄組分析平臺(tái)、真核生物無(wú)參轉(zhuǎn)錄組分析平臺(tái)、小RNA測(cè)序分析平臺(tái)、LncRNA測(cè)序分析平臺(tái)、微生物多樣性分析平臺(tái)、數(shù)字基因表達(dá)譜分析平臺(tái)、醫(yī)學(xué)有參轉(zhuǎn)錄組分析平臺(tái)、外顯子組測(cè)序分析平臺(tái)。 是不是要為咱們的研發(fā)人員打個(gè)call？ 云課堂更新篇 百邁客云課堂，絕對(duì)是您科研路上的好幫手。2017年百邁客云課堂先后共進(jìn)行了5次更新，現(xiàn)在的云課堂集185+線上培訓(xùn)課程于一體，囊括RNA系列、DNA系列、生物信息軟件使用和大家講壇等課程，針對(duì)分析平臺(tái)每款A(yù)PP都有詳細(xì)說(shuō)明及步驟提示，無(wú)論有沒(méi)有生物信息學(xué)基礎(chǔ)，都能幫助用戶在短期內(nèi)玩轉(zhuǎn)各類分析。   數(shù)據(jù)庫(kù)更新篇 整合利用公共數(shù)據(jù)發(fā)表論文是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)，2017年百邁客云平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)先后更新9次，包含8大數(shù)據(jù)庫(kù)、12PB公共數(shù)據(jù)、373萬(wàn)樣本，共收錄826個(gè)參考基因組、2000+種醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)、306萬(wàn)互作網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、1700萬(wàn)基因、8億變異數(shù)據(jù)。   小工具更新篇 2017年云平臺(tái)小工具先后更新了4次，包含PCA分析、WGCNA分析、轉(zhuǎn)錄因子預(yù)測(cè)、遺傳共線性分析、GO富集分析、聚類熱圖、柱狀圖、點(diǎn)線圖、miRNA基因家族分類等104款小工具和3大工具集，覆蓋12大功能類別：基因分析、遺傳進(jìn)化、ncRNA、質(zhì)控、組裝、比對(duì)、數(shù)據(jù)提取、突變、統(tǒng)計(jì)、表格處理、繪圖、序列分析等。   文獻(xiàn)功能更新篇 2017年云平臺(tái)對(duì)文獻(xiàn)模塊先后進(jìn)行了3次更新，如今查找文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)導(dǎo)入都非常方便，共整合了2700+萬(wàn)篇文獻(xiàn)，同步NCBI數(shù)據(jù)，設(shè)置多項(xiàng)過(guò)濾欄，方便快速查找，還可輕松獲得全文解讀，文章數(shù)據(jù)可一鍵導(dǎo)入分析。   云平臺(tái)其他功能更新篇 2017 3/10?云平臺(tái)建立項(xiàng)目進(jìn)展查詢機(jī)制，用戶通過(guò)云平臺(tái)可以及時(shí)了解項(xiàng)目進(jìn)度，增加項(xiàng)目線上評(píng)價(jià)功能，用戶可以在線對(duì)項(xiàng)目各個(gè)維度的服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，我們可以通過(guò)評(píng)價(jià)提升項(xiàng)目服務(wù)質(zhì)量，以及對(duì)頁(yè)面內(nèi)容進(jìn)行整理更新，使項(xiàng)目的管理更清晰； 4/10??云平臺(tái)結(jié)題報(bào)告進(jìn)行全面優(yōu)化，包括加載速度和流暢度，右側(cè)導(dǎo)航可以智能展開(kāi)和收起，圖片可調(diào)大，添加專有名詞解釋； 5/19??Venn圖支持多個(gè)區(qū)域選擇，WGCNA添加分類模塊功能富集結(jié)果圖的展示，轉(zhuǎn)錄因子支持動(dòng)物物種的預(yù)測(cè)，有參支持按照指定基因名稱替換； 5/26??云科技官網(wǎng)上線文獻(xiàn)檢索、功能基因數(shù)據(jù)庫(kù)和學(xué)術(shù)課堂功能，不用登陸即可體驗(yàn)超強(qiáng)功能； 7/14??真核有參、小RNA測(cè)序、微生物多樣性、ChIP-Seq分析平臺(tái)增加pdf格式結(jié)題報(bào)告下載功能； 7/21??云平臺(tái)登錄支持第三方微信便捷登錄； 9/22??為了用戶在體驗(yàn)過(guò)程中的流暢度，在平臺(tái)登錄頁(yè)面添加了瀏覽器使用建議。貼心無(wú)處不在~   告別成績(jī)斐然的2017，迎來(lái)了充滿希望的2018，我們堅(jiān)信新的一年百邁客云平臺(tái)(BMKCloud)一定會(huì)再創(chuàng)輝煌，為廣大用戶提供一個(gè)更加完美的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。作為一個(gè)生物大數(shù)據(jù)分析的開(kāi)放云平臺(tái)，擁有龐大的專業(yè)用戶群和開(kāi)發(fā)者用戶群（15000+），為用戶提供完整的生物信息分析以及整合利用公共數(shù)據(jù)的解決方案，我們一直在努力！...

12月21

發(fā)布于 14:29 最新文章, 科研工具

百邁客云作為針對(duì)生命科學(xué)家的“Turn-key?BioCloud”，2015年初出茅廬，2016年開(kāi)始全國(guó)推廣，一路走來(lái)得到了像中科院陳潤(rùn)生院士等生信領(lǐng)域權(quán)威專家的大力支持和幫助。百邁客云日臻完善，集成式的計(jì)算資源和工具、交互性的操作界面、開(kāi)放性的公共數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)用的培訓(xùn)講堂、專業(yè)的開(kāi)發(fā)支持團(tuán)隊(duì)、一站式體驗(yàn)?zāi)Ｊ剑蔀閺V大科研工作者生信分析智囊團(tuán)，極大地加速了科研創(chuàng)新孵化進(jìn)程，僅2017年一年內(nèi)基于BMKCloud分析發(fā)表的SCI可謂是層出不窮,捷報(bào)頻傳。 研究熱點(diǎn)揭秘 截止到11月3日，已發(fā)SCI數(shù)達(dá)到19篇，研究對(duì)象涵蓋了糧食作物、經(jīng)濟(jì)作物、人、家禽家畜、水產(chǎn)、林木、花卉、瓜果等類型。植物類占比52.63％，動(dòng)物類占比42.11％，醫(yī)學(xué)類占比5.26％。發(fā)表的雜志有Archives of Toxicology（IF=5.905）、Frontiers in Plant Science（IF=4.298）、Scientific Reports?（IF=4.259）等。累計(jì)影響因子為65.3。 云平臺(tái)對(duì)這些文章都做了詳盡梳理解析，點(diǎn)擊即可查看： OsbZIP46、SAPK6基因共同過(guò)表達(dá)提升水稻抗旱能力Frontiers in Plant Science IF:4.298 通過(guò)轉(zhuǎn)錄組分析揭示馬杜霉素在原代雞心肌細(xì)胞中的毒性Archives of Toxicology ?IF:5.905? 小麥與禾谷胞囊線蟲(chóng)在侵染初始階段的轉(zhuǎn)錄組響應(yīng) Scientific Reports IF:4.259 蕪菁花芽轉(zhuǎn)錄組比較分析解析多倍體異常減數(shù)分裂過(guò)程Frontiers in Plant Science IF:4.298 單側(cè)眼組織缺損和視網(wǎng)膜裂癥的家族遺傳原因Sci Rep .IF:4.259 圖1 2017年基于BMKCloud分析發(fā)表的部分SCI文章 產(chǎn)出單位分布 從通訊作者所屬地域來(lái)看的話，這些云平臺(tái)的用戶主要分布在全國(guó)12個(gè)省、直轄市，其中產(chǎn)出最多的單位是南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，17年基于BMKCloud發(fā)表了3篇SCI（累計(jì)IF 13.23），短期連發(fā)多篇文章的老師也不少，南海水產(chǎn)所喻達(dá)輝老師4個(gè)月內(nèi)連發(fā)兩篇（累計(jì)IF 6.298），南京農(nóng)業(yè)大學(xué)的張艷麗老師更是在短短2個(gè)月內(nèi)連發(fā)兩篇（累計(jì)IF 7.329） 圖2 部分科研單位的地理分布 分析平臺(tái)熱度排行 百邁客BMKCloud已推出25款分析平臺(tái)，包括真核生物有參轉(zhuǎn)錄組、真核生物無(wú)參轉(zhuǎn)錄組、小RNA、長(zhǎng)鏈非編碼RNA、微生物多樣性、重測(cè)序、ChIP-Seq、CircRNA、全轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析等多個(gè)平臺(tái)，覆蓋轉(zhuǎn)錄調(diào)控、微生物多樣性、個(gè)體重測(cè)序、群體個(gè)性化分析等多種組學(xué)分析項(xiàng)目，可滿足所有分析高通量測(cè)序數(shù)據(jù)整合分析及深度挖掘的需求。 從2017年已發(fā)表的SCI文章來(lái)看，使用頻率最高的是有參轉(zhuǎn)錄組分析平臺(tái),占比63％，lncRNA分析平臺(tái)和小RNA分析平臺(tái)占比11％，另外醫(yī)學(xué)外顯子分析平臺(tái)、微生物多樣性分析平臺(tái)、甲基化分析平臺(tái)各占比5％。 圖3 百邁客分析平臺(tái)使用熱度一覽 云課程 讓生物信息更簡(jiǎn)單 BMKCloud部署了185+課時(shí)的線上培訓(xùn)，囊括RNA系列、DNA系列、生物信息軟件使用和大家講壇等課程，每款A(yù)PP（分析平臺(tái)）都有詳細(xì)說(shuō)明及步驟提示，無(wú)論有沒(méi)有生物信息學(xué)基礎(chǔ)，用戶都能夠在短期內(nèi)玩轉(zhuǎn)各類分析。這些作者中有42.86％的老師是完全不懂生信的，約有50％的老師略知一二，僅7.14％對(duì)生信分析較了解。 BMKCloud熱門(mén)個(gè)性化分析 除了主流程APP之外呢，BMKCloud上也部署了104個(gè)分析工具、3款工具集。涵蓋12大功能類別（基因分析、遺傳進(jìn)化、ncRNA、質(zhì)控、組裝、比對(duì)、數(shù)據(jù)提取、突變、統(tǒng)計(jì)、表格處理、繪圖、序列分析等）。基本上可滿足所有轉(zhuǎn)錄組學(xué)分析的需求。圖4展示了19篇文章中熱門(mén)的個(gè)性化分析 圖4 BMKCloud個(gè)性化分析示例 僅從這19篇SCI內(nèi)相關(guān)分析內(nèi)容來(lái)看的話，使用次數(shù)最高的分析依次是GO分析、熱圖、KEGG分析、韋恩圖和COG分析。其中熱圖和GO分析使用率最高，均達(dá)到52.63%（圖5）；此外共表達(dá)趨勢(shì)分析，蛋白互作分析等分析也應(yīng)用較多。 圖5 BMKCloud個(gè)性化分析熱度一覽 ? BMKCloud的便捷度 BMKCloud使用便捷，助您多角度進(jìn)行分析挖掘，隨時(shí)隨地抓住分析靈感。 這些研究者中有35.71％的老師選擇在8：00-19:00進(jìn)行分析，選擇晚上進(jìn)行分析的老師占比21.43％，凌晨進(jìn)行分析的占比7.14％。 這些研究者中所有擁有BMKCloud年賬號(hào)的用戶會(huì)對(duì)同一批樣本進(jìn)行2-4次分析和挖掘，而實(shí)現(xiàn)這些僅需要修改參數(shù)、閾值或更換參考基因組等后重新投遞任務(wù)即可。避免了傳統(tǒng)科技服務(wù)模式中多環(huán)節(jié)溝通，多次收費(fèi)，出錯(cuò)率高的問(wèn)題。 BMKCloud的速度 幾乎所有的研究者從拿到數(shù)據(jù)到分析完成所需周期都在3個(gè)月內(nèi)。35.7%的研究者1個(gè)月內(nèi)就完成了文章內(nèi)的全部分析內(nèi)容，其他的研究者拿到數(shù)據(jù)到發(fā)表文章的周期都控制在6個(gè)月內(nèi)。其中，中國(guó)農(nóng)科院油料研究所胡瓊老師項(xiàng)目組使用有參轉(zhuǎn)錄組分析平臺(tái)投遞了200G數(shù)據(jù)，7天就完成了整個(gè)主流程及個(gè)性化分析。 BMKCloud的口碑 云平臺(tái)分析和文章轉(zhuǎn)化的高效贏得了15000+用戶以及廣泛的認(rèn)可度，所有研究者都對(duì)我們的演示、售后及便捷度做出了很高的評(píng)價(jià)，并表示愿意推薦給身邊的科研同事及圈內(nèi)朋友。2017年借助BMKCloud取得累累碩果的研究者們對(duì)云平臺(tái)評(píng)價(jià)如下： （1）簡(jiǎn)單方便（流程標(biāo)準(zhǔn)化，圖形化，操作簡(jiǎn)單，使用快捷，節(jié)省時(shí)間）； （2）靈活自由（參數(shù)設(shè)置可隨意更改，可隨時(shí)隨地分析以及查看進(jìn)度）； （3）可重復(fù)（可多次分析，分析工具種類多樣，可以幫助挖掘出新的分析點(diǎn)）； （4）云課堂以及文獻(xiàn)資源很實(shí)用； （5）數(shù)據(jù)儲(chǔ)存空間大； （6）公共數(shù)據(jù)庫(kù)是大亮點(diǎn)。 廣大科研用戶的肯定，科研探索的累累碩果是對(duì)我們最好的肯定與鼓勵(lì)。百邁客將一如既往地秉承“成就客戶”的服務(wù)理念，持續(xù)迭代開(kāi)發(fā)“云模式”，繼續(xù)引領(lǐng)科技服務(wù)2.0時(shí)代，更好地服務(wù)于廣大科研工作者。也希望越來(lái)越多的課題組能夠享受到云平臺(tái)的便捷與高效，發(fā)表更多更優(yōu)質(zhì)的文章！ ? 年末福利 年底我們對(duì)老客戶發(fā)文有感恩活動(dòng)，如果您基于平臺(tái)分析發(fā)表了SCI文章并引用了BMKCloud或www.dustyhill.net，即可獲贈(zèng)1個(gè)月現(xiàn)有賬號(hào)使用權(quán)限！ ? BMKCloud有別于傳統(tǒng)的“服務(wù)器+命令行”的生信分析模式，是一種人人都可以分析的新型分析模式。百邁客云平臺(tái)代表了科技服務(wù)的新趨勢(shì)，我們已步入云端可視化自主分析的基因科技服務(wù)2.0時(shí)代了！ 為感恩回饋各位新老用戶對(duì)百邁客云的支持與關(guān)注，百邁客云現(xiàn)推出72款生物信息分析小工具供免費(fèi)使用，希望在科研路上助您一臂之力！注冊(cè)百邁客云平臺(tái)即可免費(fèi)使用。...

12月12

發(fā)布于 16:20 醫(yī)學(xué)研究, 最新文章

Unraveling?the?genetic?cause?of?a?consanguineous?family?with?unilateral?coloboma?and?retinoschisis:?expanding?the?phenotypic?variability?of?RAX?mutations? 云平臺(tái)助力解析單側(cè)眼組織缺損和視網(wǎng)膜裂癥的家族遺傳原因   雜志：?Scientific?Reports? 影響因子：4.259 PMID:28831107   研究背景： 眼組織缺損（OC）是一種常見(jiàn)的發(fā)育結(jié)構(gòu)性缺陷，因視神經(jīng)不完全閉合發(fā)展而成。通常在虹膜、脈絡(luò)膜視網(wǎng)膜或視盤(pán)組織部分發(fā)生眼組織缺損。這一疾病進(jìn)程由多種基因突變引起，具有遺傳異質(zhì)性和復(fù)雜性。理解OC發(fā)病分子機(jī)制及基因型與表型相關(guān)性，對(duì)于OC的分子診斷具有重要意義。 近期云平臺(tái)助力溫州醫(yī)科大學(xué)黃秀峰老師在Scientific?Reports發(fā)表了一篇關(guān)于眼組織缺損致病性突變的研究，通過(guò)對(duì)OC患者及其家族成員進(jìn)行了全外顯子組測(cè)序（WES），純合子定位分析、全面變異分析，找到了血緣家族中單側(cè)眼組織缺損與視網(wǎng)膜裂癥的遺傳原因，闡述了OC基因型表型相關(guān)性。跟隨小編去看看吧。 ? 材料和方法： 材料：采集患者及其家族成員血液，提取DNA   測(cè)序平臺(tái)：Illumina?HiSeq?2000   分析平臺(tái)：BMKCloud，具體分析如下： 1.全基因組測(cè)序結(jié)果與人參考基因組進(jìn)行比對(duì)（SOAPaligner），篩選SNV和Indel（SOAPaligner、GATK?） 2.SNP陣列分析純合子定位 3.變異型分析 根據(jù)ExAC、NHLBI?ESP、1000 Genome、dbSNP137數(shù)據(jù)庫(kù)檢索，對(duì)致病變異型進(jìn)行初始篩選，并進(jìn)行Sanger測(cè)序驗(yàn)證。評(píng)估候選變異型作用。分析錯(cuò)義突變體（SIFT、Polyphen-2、MutationTaster）。預(yù)測(cè)每個(gè)候選變異型多肽的拓?fù)淠Ｐ停⊿MART、RaptorX、PyMol）另外進(jìn)行序列比對(duì)（Clustal?Omega），確定核苷酸保守性程度（PhyloP）   研究結(jié)果： 1.表型檢測(cè) 患者是一名14歲男性，攜帶常染色體隱性遺傳病，生于近緣家族，全面眼科檢查顯示其最近左眼視力逐漸喪失，雙眼出現(xiàn)輕微白內(nèi)障癥狀。眼前段裂隙燈檢查顯示右眼正常（圖1A），但左眼6點(diǎn)鐘方向虹膜缺損（圖1D）。眼底檢查右眼視神經(jīng)盤(pán)缺損（圖1B），左眼脈絡(luò)膜缺損（圖1E）。在視覺(jué)范圍上，右眼生理盲區(qū)擴(kuò)大（圖1C），雙眼視覺(jué)對(duì)比敏感度低（圖1C，F(xiàn)）。其他家庭成員沒(méi)有OC或眼部畸形。除OC表型外，眼底熒光血管造影（FFA）和光學(xué)相干斷層掃描（OCT）結(jié)果提示患雙側(cè)視網(wǎng)膜血管炎和繼發(fā)性視網(wǎng)膜劈裂癥（圖1G，H，K和L）。接受2個(gè)月激素治療后，雙眼黃斑水腫逐漸消失（圖1I和J）。 圖1?RAX基因突變患者臨床特征 2.WES及純合子定位分析表明RAX發(fā)生了突變 WES平均測(cè)序深度30X,平均覆蓋率＞95%. 變異型分析的詳細(xì)過(guò)程（圖2A）。變體數(shù)據(jù)庫(kù)中排除次要等位基因頻率（MAF）>0.005的變異型。純合子分析顯示有12個(gè)大于2?Mb的純合子位點(diǎn)（圖2B）。在使用逐步篩選策略后，發(fā)現(xiàn)在純合子區(qū)域有3個(gè)候選變異型（RAX、TRPM5、PCDH17）。在家族成員中擴(kuò)大檢測(cè)后篩選得到一個(gè)RAX錯(cuò)義突變（c.113?T>?C，p.I38T）。且在dbSNP137、1000 Genome、ESP6500、內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)、ExAC數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有此錯(cuò)義突變（圖3A-B）。 純合子分析表明RAX基因位于18號(hào)染色體上較大的純合子區(qū)域（18.19?Mb）（圖2B）。?c.113?T>?C變異使疏水性異亮氨酸轉(zhuǎn)變?yōu)橛H水性蘇氨酸。該家族中基因型與表型分離（圖3A，B）：患者父母是雜合子攜帶者，其健康的姐妹無(wú)此突變。在38位的異亮氨酸高度保守（圖3C），核苷酸位點(diǎn)c.113T>?C的PhyloP得分為2.986。表明RAX基因的純合子突變?c.113?T>?C是OC的病因。 圖2?變異分析流程及純合子分析圖譜 圖3?RAX突變鑒定（A.譜系遺傳;B.Sanger驗(yàn)證;C.RAX基因?Ile38?氨基酸殘基進(jìn)化保守性） 3.RAX突變比較分析和結(jié)構(gòu)分析 患者在RAX基因的兩個(gè)等位基因的exon1內(nèi)有突變（圖4A）。RAX?c.113?T?>?C突變導(dǎo)致38位的氨基酸錯(cuò)義突變，氨基酸I38位于八肽模體中，生信分析預(yù)測(cè)顯示I38T錯(cuò)義突變具有破壞性（SIFT得分：0;?MutationTaster得分：1），可能對(duì)蛋白質(zhì)，視網(wǎng)膜和前神經(jīng)折疊同源序列造成損害（PolyPhen2得分：0.873）。子域識(shí)別結(jié)果表明這個(gè)突變不在同源序列、配對(duì)序列中（SMART）。對(duì)RAX進(jìn)行潛在功能分析（RaptorX，PyMol），構(gòu)建結(jié)構(gòu)模型（圖4B），結(jié)合遺傳分析及結(jié)構(gòu)分析結(jié)果，我們推測(cè)序列改變?cè)黾恿薎38殘基的螺旋構(gòu)象，從而使RAX蛋白空間結(jié)構(gòu)改變。 圖4?RAX基因突變結(jié)構(gòu)分析 結(jié)果： 在本研究中，我們對(duì)UC和視網(wǎng)膜裂癥患者及其家庭成員進(jìn)行了分子遺傳學(xué)檢測(cè)。利用全外顯子組測(cè)序和純合性定位組合方法，篩選后得到唯一候選致病基因RAX致病突變（c.113?T>?C，p.I38T）。結(jié)果得到臨床、功能模型數(shù)據(jù)的支持。本研究擴(kuò)大了對(duì)RAX突變表型變異性的理解，有利于進(jìn)一步理解OC發(fā)病分子機(jī)制及基因型表型相關(guān)性。   創(chuàng)新點(diǎn)： 本研究不僅證明了WES和純合子繪圖是解析遺傳異質(zhì)性疾病患者致病性突變的有用工具，也有助于進(jìn)一步闡明OC疾病發(fā)病分子機(jī)制及基因型表型相關(guān)性。   參考文獻(xiàn)：Huang?X?F,?Huang?Z?Q,?Lin?D,?et?al.?Unraveling?the?genetic?cause?of?a?consanguineous?family?with?unilateral?coloboma?and?retinoschisis:?expanding?the?phenotypic?variability?of?RAX?mutations.[J].?Sci?Rep,?2017,?7(1)....

12月12

發(fā)布于 15:54 最新文章, 轉(zhuǎn)錄調(diào)控

ranscriptome?Analysis?of?Floral?Buds?Deciphered?an?Irregular?Course?of?Meiosis?in?Polyploid?Brassica?rapa? 云平臺(tái)助力蕪菁花芽轉(zhuǎn)錄組比較分析解析多倍體異常減數(shù)分裂過(guò)程 雜志：?Frontiers?in?Plant?Science? 影響因子：4.298 PMID:28553302 云平臺(tái)助力鄭州大學(xué)的老師們發(fā)表了一篇關(guān)于四倍體與二倍體蕪菁轉(zhuǎn)錄組比較分析的文章，這是第一個(gè)同時(shí)在細(xì)胞和轉(zhuǎn)錄組水平證明染色體多倍性對(duì)減數(shù)分裂過(guò)程有不利影響的研究，有助于全面了解二倍體和多倍體蕪菁減數(shù)分裂時(shí)花芽轉(zhuǎn)錄組的一致性和差異性。   研究背景： 多倍體化對(duì)于動(dòng)植物進(jìn)化及物種形成具有重要意義。染色體倍性增加在大多數(shù)植物中十分常見(jiàn)，約30-80％的被子植物在進(jìn)化過(guò)程中歷經(jīng)這一過(guò)程，種內(nèi)基因組復(fù)制可產(chǎn)生同源多倍體，種間雜交可產(chǎn)生異源多倍體。理解多倍體對(duì)植物繁殖的影響對(duì)于多倍體育種項(xiàng)目具有重要意義。 本文在細(xì)胞和分子水平對(duì)同源四倍體、二倍體蕪菁的生殖組織（未成熟的花芽）進(jìn)行了轉(zhuǎn)錄組比較分析。先進(jìn)行細(xì)胞學(xué)分析，發(fā)現(xiàn)結(jié)果顯著異常后，進(jìn)行RNA測(cè)序分析，進(jìn)一步闡明這種細(xì)胞學(xué)差異的分子機(jī)制。   材料和方法: 材料：溫室中培育蕪菁同源四倍體和二倍體，采集1-1.5mm的花芽。 細(xì)胞學(xué)分析：花芽制片觀察染色體行為。 轉(zhuǎn)錄組分析：二倍體花芽樣本T1，T2，T3,同源四倍體樣本T4，T5，T6進(jìn)行測(cè)序，篩選DEGs，進(jìn)行功能注釋及相關(guān)驗(yàn)證。   測(cè)序平臺(tái)：Illumina?HiSeq?2000 分析平臺(tái)：BMKCloud，具體分析如下： 測(cè)序原始數(shù)據(jù)去接頭、低質(zhì)量序列后與參考基因組比對(duì)（TopHat2），對(duì)比對(duì)上的序列進(jìn)行轉(zhuǎn)錄本重構(gòu)，評(píng)估表達(dá)水平（Cufflinks）。鑒定DEGs（logFC≥2，F(xiàn)DR<0.01）并與Nr、UniProtKB\Swissprot、KOG、COG、GO、KEGG等數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)注釋。   研究結(jié)果： 1.同源四倍體蕪菁異常的減數(shù)分裂過(guò)程 減數(shù)分裂過(guò)程中染色體行為分析結(jié)果顯示：二倍體中，同源染色體中期配對(duì)為二倍體，后期分離（圖1A-D）。四倍體中，在減數(shù)分裂中期I形成多倍體和單倍體，在后期I、II發(fā)生不均等分離（圖1E-L）。 圖1?四倍體蕪菁異常染色體行為 統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明與二倍體相比，蕪菁多倍體化后整個(gè)減數(shù)分裂過(guò)程發(fā)生了不規(guī)則變化。 圖2?四倍體蕪菁減數(shù)分裂中異常染色體行為分析 2.測(cè)序結(jié)果 每個(gè)樣本文庫(kù)得到29.07?GB?clean?read，Q30≥88.55%?。同源四倍體、二倍體比對(duì)到參考基因組效率分別為74.34%，75.88%。樣本組的表達(dá)模式分析共得到40927個(gè)基因，其中有1001個(gè)新基因。 3.DEGs分析 40927個(gè)基因中，4601個(gè)基因是差異表達(dá)的（圖3A），2343個(gè)上調(diào)，2259個(gè)下調(diào)（圖3B），兩組間DEGs占比較少（(11.24%）。隨機(jī)挑選DEGs進(jìn)行層次聚類，分析表達(dá)模式（圖3C），發(fā)現(xiàn)四倍體中K1、K3、K6、K9類別下調(diào)，K2、K4、K5、K7，K8類別顯著上調(diào)。 圖3?DEGs表達(dá)分析 與COG、GO、KOG、Nr、KEGG、Swiss-Prot比對(duì)后，97%的DEGs至少能與一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)上（表1） 表1?差異表達(dá)Unigene注釋 COG分類中，2615個(gè)DEGs可歸到25個(gè)COG類別（圖4），其中包含最多DEGs的類別為：復(fù)制重組與修復(fù)（222個(gè),8.49%），轉(zhuǎn)錄（261個(gè),9.98%），一般功能（515個(gè),19.69%)，與KEGG結(jié)果一致。 GO分類中大多數(shù)DEGs聚類到細(xì)胞過(guò)程（61.97％），繁殖過(guò)程（15.49％），結(jié)合過(guò)程（42.96％）（圖5）。 KEGG功能注釋結(jié)果表明，4,601個(gè)DEGs中有1,453個(gè)可歸到50個(gè)生物途徑。高度富集的通路為：氨基酸合成（48個(gè)，3.3％），植物激素信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)（61個(gè)，4.2％）和蛋白質(zhì)加工內(nèi)質(zhì)網(wǎng)途徑（47個(gè)，3.2％）（圖6）。 圖4?COG分類 圖5?新DEGs的GO分類 圖6?KEGG富集通路 4.減數(shù)分裂相關(guān)DEGs分析 為闡述四倍體蕪菁減數(shù)分裂過(guò)程改變相關(guān)的遺傳信息，選擇以下明顯與減數(shù)分裂相關(guān)的COG類別進(jìn)行細(xì)分：（1）復(fù)制，重組和修復(fù);（2）染色質(zhì)結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué);（3）細(xì)胞周期控制，細(xì)胞分裂，染色體分區(qū);（4）細(xì)胞骨架。在4,601個(gè)位點(diǎn)中，共鑒定出288個(gè)與減數(shù)分裂相關(guān)的基因（圖7A）。 應(yīng)用擬南芥數(shù)據(jù)庫(kù)（TAIR）的BLASTN搜索，進(jìn)一步鑒定蕪菁中減數(shù)分裂直系同源基因，11個(gè)兩組間差異表達(dá)的已知減數(shù)分裂基因。如圖7所示，顯著富集的L組（復(fù)制，重組和修復(fù)）包含121個(gè)上調(diào)、102個(gè)下調(diào)基因，這組聚類結(jié)果（圖8B）顯示已知減數(shù)分裂基因（包括RAD54，DMC1和RPA）在四倍體蕪菁中表達(dá)顯著下調(diào)。D組（細(xì)胞周期控制，細(xì)胞分裂和染色體分配）中，10個(gè)下調(diào)，13個(gè)上調(diào)，已知的減數(shù)分裂基因DIF1/SYN1和CyclinA1-2/TAM上調(diào)（圖7C）。在B組（染色質(zhì)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)變化）（圖7D），有7個(gè)基因上調(diào)，包括已知調(diào)節(jié)開(kāi)花時(shí)間和植物發(fā)育的NF-YB8基因，14個(gè)基因下調(diào)，包括組蛋白相關(guān)基因（H2AV和H4）。Z組（細(xì)胞骨架）中，8個(gè)基因上調(diào)，7個(gè)基因下調(diào)（圖7E），且沒(méi)有已知減數(shù)分裂相關(guān)基因。已知減數(shù)分裂基因MMD1和HOP2在一般功能組（R）中富集（圖4）。HOP2，XRI1，ZYP1a和ZYP1b未歸到任何COG組。 KEGG比對(duì)后將288個(gè)中的108個(gè)DEGs分配到28個(gè)途徑，包括減數(shù)分裂相關(guān)同源重組（2.8％），DNA修復(fù)和重組（6.5％），DNA復(fù)制（3.7％），染色體和相關(guān)蛋白（4.6％）。 圖7?COG分類中減數(shù)分裂相關(guān)基因分布及表達(dá)分析 同源重組對(duì)于真核生物減數(shù)分裂中SPO11蛋白質(zhì)引起的DSBs的精確修復(fù)十分重要，作為調(diào)節(jié)關(guān)鍵介質(zhì)的DMC1，RAD54和RPA在這個(gè)途徑中顯著下調(diào)。Cyclin-A1-2?/?TAM是DNA復(fù)制途徑中唯一與細(xì)胞周期蛋白有關(guān)的基因，表達(dá)上調(diào)。這些結(jié)果表明染色體集在同源四倍體中增加了一倍，與減數(shù)分裂有關(guān)的大多數(shù)基因可能通過(guò)上調(diào)或至少正常表達(dá)以滿足減數(shù)分裂期間基因組含量增加的需求。否則，減數(shù)分裂關(guān)鍵基因下調(diào)可能會(huì)干擾四倍體減數(shù)分裂中染色體行為。 qRT-PCR?對(duì)24個(gè)減數(shù)分裂相關(guān)基因進(jìn)行驗(yàn)證，20多個(gè)基因表達(dá)與測(cè)序結(jié)果一致。對(duì)擬南芥中直系同源基因分析結(jié)果顯示兩個(gè)物種減數(shù)分裂相關(guān)基因的總體表達(dá)模式相近。   結(jié)果： 本研究細(xì)胞學(xué)分析發(fā)現(xiàn)，合成多倍體整體減數(shù)分裂過(guò)程是顯著不規(guī)則的。為從分子水平闡明這一過(guò)程的遺傳基礎(chǔ)，本文進(jìn)行了同源四倍體和二倍體蕪菁花芽間的遺傳調(diào)節(jié)差異的轉(zhuǎn)錄組比較分析。在40927個(gè)表達(dá)基因中，同源四倍體蕪菁花芽中鑒定出4601個(gè)DEGs，其中288個(gè)與減數(shù)分裂相關(guān)。DMC1（已知減數(shù)分裂特異性基因，與DSBs同源染色體依賴性修復(fù)相關(guān)）在同源四倍體蕪菁中表達(dá)顯著下調(diào)，可能與減數(shù)分裂I期的異常有關(guān)。某些RNA解旋酶，細(xì)胞周期、體細(xì)胞DNA修復(fù)相關(guān)的DEG在基因組復(fù)制后表達(dá)上調(diào)，減數(shù)分裂DSB修復(fù)有關(guān)基因表達(dá)顯著下調(diào)。蕪菁和擬南芥中減數(shù)分裂相關(guān)基因的總體表達(dá)模式相近。   創(chuàng)新點(diǎn)： 這是第一個(gè)在細(xì)胞和轉(zhuǎn)錄組水平證明染色體多倍性對(duì)減數(shù)分裂過(guò)程有不利影響的研究，有助于全面了解二倍體和多倍體蕪菁減數(shù)分裂時(shí)花芽轉(zhuǎn)錄組的一致性和差異性。   參考文獻(xiàn)：Braynen?J,?Yang?Y,?Wei?F,?et?al.?Transcriptome?Analysis?of?Floral?Buds?Deciphered?an?Irregular?Course?of?Meiosis?in?Polyploid?Brassica?rapa[J].?Frontiers?in?Plant?Science,?2017,?8:768....

12月05

發(fā)布于 13:44 市場(chǎng)活動(dòng), 最新文章

2017年12月2日，2017新疆植物學(xué)會(huì)、2017年學(xué)術(shù)年會(huì)、暨第三屆植物學(xué)科研究生論壇在新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)順利召開(kāi)，百邁客作為獨(dú)家贊助商，以新一代高通量測(cè)序技術(shù)領(lǐng)跑者的身份出席了此次學(xué)術(shù)會(huì)議。 會(huì)議主要圍繞 “十九大報(bào)告中的生態(tài)文明建設(shè)——新疆植物學(xué)工作者的責(zé)任與挑戰(zhàn)”這一主題，會(huì)議主要包括以下議題：1、植物多樣性與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能 2、人類活動(dòng)與氣候變化對(duì)植物多樣性的影響 3、植物種間相互作用與生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性 4、干旱區(qū)重要植物類群系統(tǒng)演化與格局 5、干旱區(qū)植物抗逆的分子機(jī)理 6、中亞區(qū)域植物資源的分布及合理利用。本次會(huì)議旨在為新疆植物資源的利用與保護(hù)及生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展獻(xiàn)計(jì)獻(xiàn)策。會(huì)上重點(diǎn)交流了新疆生態(tài)文明建設(shè)中植物科學(xué)相關(guān)領(lǐng)域在 2017 年取得的最新研究成果，介紹了國(guó)內(nèi)外植物科學(xué)研究的最新動(dòng)態(tài)，并對(duì)新疆植物科學(xué)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。 針對(duì)“植物多樣性與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能”這一主要議題，百邁客公司周劍南博士在報(bào)告中指出，目前，很多新疆地區(qū)特有的植物還沒(méi)有參考基因組，嚴(yán)重限制了對(duì)這些植物的研究和保護(hù)。 百邁客擁有新一代高通量測(cè)序技術(shù)的豐富經(jīng)驗(yàn)，能夠提供包含三代基因組，光學(xué)圖譜，Hi-C，全長(zhǎng)轉(zhuǎn)錄組，全轉(zhuǎn)錄組等技術(shù)在內(nèi)的一攬子解決方案。這些新一代測(cè)序技術(shù)的應(yīng)用，能顯著提升新疆地區(qū)植物學(xué)研究的科研水平，保護(hù)新疆特有的種質(zhì)資源和生態(tài)環(huán)境，為建設(shè)祖國(guó)的西北邊疆做出貢獻(xiàn)。...

12月04

發(fā)布于 14:05 最新文章, 轉(zhuǎn)錄調(diào)控

The?comprehensive?liver?transcriptome?of?two?cattle?breeds?with?different?intramuscular?fat?content 不同肌內(nèi)脂肪含量的兩種牛中肝臟轉(zhuǎn)錄組研究 發(fā)表雜志：Biochemical?and?Biophysical?Research?Communications 影響因子：2.466 PMID：28669724   摘要 肌內(nèi)脂肪（IMF）含量是牛肉質(zhì)量的重要決定因素。晉南牛和西門(mén)塔爾牛之間的IMF含量有顯著差異。在這里，為了鑒定與IMF沉積有關(guān)的候選基因和網(wǎng)絡(luò)，研究人員深入探索了這兩種牛中肝臟的轉(zhuǎn)錄組結(jié)構(gòu)。研究人員對(duì)5個(gè)晉南牛和3個(gè)西門(mén)塔爾牛的肝臟進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，產(chǎn)生了約4139M?reads。共檢測(cè)到124個(gè)差異表達(dá)基因（DEGs），在晉南牛肉中，有53個(gè)上調(diào)，71個(gè)下調(diào)。?此外，共鑒定了1282個(gè)潛在的新基因。GO分析顯示，這些DEGs（包括CYP21A2，PC，ACACB，APOA1和FADS2）在脂質(zhì)生物合成過(guò)程、膽固醇酯化調(diào)節(jié)、膽固醇逆向轉(zhuǎn)運(yùn)和脂蛋白脂肪酶活性的調(diào)節(jié)中顯著富集。參與丙酮酸代謝途徑的基因也顯著過(guò)表達(dá)。此外，本研究還確定了一個(gè)與脂質(zhì)代謝有關(guān)的相互作用網(wǎng)絡(luò)，這可能是導(dǎo)致牛在基因組中沉積的原因。由此推論，參與調(diào)節(jié)脂質(zhì)代謝的DEGs可能在IMF沉積中起重要作用。綜上所述，研究者提出了一組候選基因和相互作用網(wǎng)絡(luò)，可以與IMF沉積相關(guān)聯(lián)，并用作牛的育種中的生物標(biāo)志物。   背景 牛肉是人類食物最重要的蛋白質(zhì)來(lái)源之一。在不同品種的牛之間，生長(zhǎng)速度，肌肉質(zhì)量和肉質(zhì)存在顯著差異。津南黃牛是我國(guó)五大黃牛品種之一，以其肉質(zhì)鮮嫩，紋路鮮明而聞名。相比之下，源自瑞士的西門(mén)塔爾牛是世界上大量喂養(yǎng)的品種，主要用于生產(chǎn)好的乳品或肉質(zhì)的品種，它們的生長(zhǎng)速度較快，瘦肉含量高，以至于肌內(nèi)脂肪（IMF）含量以及嫩度低于晉南牛肉。?IMF含量和肌肉纖維特性是肉品質(zhì)的主要決定因素，包括感官特性（嫩度，多汁性和風(fēng)味）和營(yíng)養(yǎng)價(jià)值。IMF含量與牛肉感官品質(zhì)性狀呈正相關(guān)。西門(mén)塔爾牛和晉南牛的IMF含量差異使其成為比較基因組學(xué)研究的重要材料，用來(lái)研究牛肌內(nèi)脂肪酸沉積的分子機(jī)制。 肝臟與脂肪組織和骨骼肌是哺乳動(dòng)物脂質(zhì)代謝和其他代謝過(guò)程中最重要的器官之一。它是非酯化脂肪酸吸收、氧化和代謝轉(zhuǎn)化的中心器官。此外，它具有從頭脂肪生成，細(xì)胞質(zhì)三酰甘油儲(chǔ)存，從葡萄糖和其他非脂質(zhì)前體合成脂肪酸的酶活性。隨著高通量測(cè)序技術(shù)的發(fā)展，已有對(duì)豬和乳鴿肝臟進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組研究，以探索影響IMF成分的潛在候選基因。日本黑色longissimus?dorsi和荷斯坦黑白花牛轉(zhuǎn)錄組報(bào)告顯示，在日本黑牛中，具有較強(qiáng)IMF沉積能力特征的差異表達(dá)基因中，大多數(shù)表達(dá)上調(diào)。并且鑒定了一個(gè)與細(xì)胞形態(tài)和脂質(zhì)代謝相關(guān)的基因網(wǎng)絡(luò)。然而，并沒(méi)有兩種不同IMF水平的牛肝臟比較轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究。 在該研究中，使用RNA-Seq方法來(lái)分析西門(mén)塔爾牛和津南牛的肝臟轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。這項(xiàng)研究的主要目標(biāo)是確定差異表達(dá)的基因和相互作用網(wǎng)絡(luò)，這可能有助于牛的肌內(nèi)脂肪酸組成研究。?另外，該研究鑒定的候選基因可能會(huì)對(duì)牛的分子育種有幫助。   材料和方法 為了消除性別差異，該研究全部選擇雄性牛。3頭西門(mén)塔爾和5頭晉南牛，生長(zhǎng)1.5年，屠殺后30分鐘內(nèi)取肝臟組織，在液氮中快速儲(chǔ)存，提取總RNA。 測(cè)序平臺(tái)：北京百邁客生物科技有限公司Illumina?Hiseq?3000平臺(tái)，PE150 分析平臺(tái)：百邁客云科技有限公司（BMKCloud） 分析內(nèi)容：1.低質(zhì)量reads質(zhì)控； 2.參考基因組比對(duì)（Bos?taurus參考基因組，版本UMD?3.1.1）； 3.基因表達(dá)量和差異表達(dá)分析； 4.差異表達(dá)基因的功能富集分析； 5.蛋白質(zhì)互作分析；   結(jié)果 1.西門(mén)塔爾牛和晉南牛肝組織RNA測(cè)序結(jié)果 使用Illumina?Hiseq?3000平臺(tái)對(duì)西門(mén)塔爾（n?=?3）和晉南（n?=?5）牛的肝進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測(cè)序。質(zhì)控后共獲得61.33?Gb數(shù)據(jù)，約為?；蚪M的23倍。8個(gè)樣本的Q30均大于93％。與參考基因組比對(duì)率均在80.27％-85.48％范圍內(nèi)（表1）。 表1.RNA測(cè)序數(shù)據(jù)和比對(duì)結(jié)果統(tǒng)計(jì) 2.新基因的鑒定和注釋 利用Cufflinks軟件來(lái)鑒定西門(mén)塔爾牛和晉南牛的新基因。該研究中共檢測(cè)到1282個(gè)潛在的新基因。?其中，有1043個(gè)基因通過(guò)與數(shù)據(jù)庫(kù)（NR，Swiss-Prot，GO，COG，KOG，Pfam和KEGG）比對(duì)進(jìn)行了注釋。?值得關(guān)注的是，在Swiss-Prot蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)中可以注釋到364個(gè)新基因，這意味著它們是潛在的蛋白質(zhì)編碼基因，在之前的牛參考基因組中沒(méi)有注釋。?此外，?GO和KEGG數(shù)據(jù)庫(kù)中分別注釋548和371個(gè)新基因。 3.差異基因表達(dá)分析 使用DESeq?R軟件包鑒定西門(mén)塔爾牛與晉南牛的差異表達(dá)基因（DEGs）。將Fold?Change≥2且FDR<0.05作為篩選標(biāo)準(zhǔn)，共鑒定了124個(gè)顯著的DEGs，其中晉南牛中有53個(gè)（42.7％）上調(diào)，71個(gè)（57.3％）下調(diào)（圖2）。西門(mén)塔爾牛和晉南牛中17個(gè)新基因有顯著差異。一些轉(zhuǎn)錄本在豐度上有很大的差異，如ENSBTAG00000047322（|log2-fold?change|?=?7.16），血紅蛋白亞基beta（HBB，|log2-fold?change|=?3.76）和超氧化物歧化酶1（SOD1，|log2-fold?change?|=?8.38）它們被認(rèn)為與肌內(nèi)脂肪酸組成相關(guān)的候選基因。 圖1.兩種牛中124個(gè)差異表達(dá)基因熱圖 4.差異表達(dá)基因功能富集分析 為了深入了解西門(mén)塔爾牛和晉南牛肝中差異表達(dá)基因的生物學(xué)關(guān)系，研究人員將差異表達(dá)基因進(jìn)行GO，KEGG富集分析。結(jié)果顯示，?GO生物學(xué)過(guò)程中顯著富集了23個(gè)terms，主要包括催化活性（GO：0043086），脂質(zhì)生物合成過(guò)程（GO：0008610），膽固醇酯化調(diào)節(jié)（GO：0010872），?逆轉(zhuǎn)膽固醇轉(zhuǎn)運(yùn)（GO：0043691）和脂蛋白脂肪酶活性的調(diào)節(jié)（GO：0051004）的負(fù)調(diào)節(jié)(P?<?0.05）。?共有4個(gè)KEGG通路被顯著富集（P?<0.05），主要包括造血細(xì)胞譜系（bta04640），細(xì)胞粘附分子（CAMs，bta04514），丙酮酸代謝（bta00620）和T細(xì)胞受體信號(hào)傳導(dǎo)通路（bta04660）（圖2）。 圖2.兩種牛的差異表達(dá)基因GO富集中前20個(gè)顯著富集的terms和KEGG通路分析 5.蛋白質(zhì)相互作用分析 為了解西門(mén)塔爾牛和晉南牛肝臟中DEGs的相互作用，研究人員利用Ingenuity?Pathway?Analysis（IPA）軟件進(jìn)行了蛋白質(zhì)?-?蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)分析。共鑒定了9個(gè)網(wǎng)絡(luò)，?有趣的是，第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)與脂質(zhì)代謝，分子運(yùn)輸和小分子生物化學(xué)相關(guān)，該網(wǎng)絡(luò)包括乙酰輔酶A羧化酶β（ACACB），載脂蛋白A1（APOA1），脂肪酸去飽和酶?2（FADS2）和其他脂代謝相關(guān)基因（圖3）。 圖3.兩種牛中差異表達(dá)基因的蛋白-蛋白互作網(wǎng)絡(luò)圖 結(jié)論 綜上所述，該研究系統(tǒng)地比較了晉南牛和西門(mén)塔爾牛的肝臟轉(zhuǎn)錄組差異。?總共有124個(gè)被識(shí)別出來(lái)。?與這兩個(gè)品種的IMF沉積差異一致，這些DEGs在脂質(zhì)生物合成和代謝相關(guān)的生物過(guò)程和途徑中富集。?與脂質(zhì)代謝有關(guān)的相互作用網(wǎng)絡(luò)也被確定。?總的來(lái)說(shuō)，該研究提供了與IMF沉積有關(guān)的潛在的候選基因和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，這對(duì)于產(chǎn)生更好的肉質(zhì)的牛飼養(yǎng)是有用的。 ? 創(chuàng)新點(diǎn) 在前期的報(bào)告中有較強(qiáng)IMF沉積能力特征的牛轉(zhuǎn)錄組研究，但是并沒(méi)有兩種不同IMF水平的牛轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究。該研究中，使用RNA-Seq方法來(lái)分析兩種不同IMF水平的牛肝臟轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。鑒定了差異表達(dá)的基因和相互作用網(wǎng)絡(luò)，這一結(jié)果為牛的肌內(nèi)脂肪酸組成研究奠定了基礎(chǔ)。此外，該研究鑒定的候選基因可能會(huì)對(duì)牛的分子育種有幫助。   參考文獻(xiàn) Xi?W,?Zhang?Y,?Zhang?X,?et?al.?The?comprehensive?liver?transcriptome?of?two?cattle?breeds?with?different?intramuscular?fat?content[J].?Biochem?Biophys?Res?Commun,?2017:1018-1025....

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