基因敲除模型的转录组与蛋白组分析
上一篇我们看了临床组织标本转录组与蛋白组一起分析,如果研究某个基因,对其进行敲除后同时做转录组蛋白组一般会做哪些分析,得到哪些结果,如何展示图及讨论呢?
本文题目:南美白对虾转录组和蛋白质组的相关性分析揭示了干扰素调节因子(PvIRF)介导的IFN-样抗病毒调节的关键信号通路
研究物种:虾;
敲除基因:干扰素调节因子(IPF);
观察表型:敲除基因后感染病毒的能力。
测序、蛋白组学标本:
dsEGFP(对照)和dsIRF(敲除组)分别感染WSSV(对虾白斑综合病); 3vs3
分析结果
1.PvIRF的序列表征、比对分析和三维空间结构预测
因为不是模式物种,可以做蛋白的序列结构分析(思考:在非模式动植物上特别常见,跟已知模式物种做比较)。
(1)NCBI和Uniprot数据库中获得不同物种的IRFs的蛋白质序列
(2)BioEdit进行多重比对,出比对图(B图)
(3)MEGA5软件构建系统发育树(C图)
(4)SWISS-模型,RCSB蛋白质数据库,获得结构(D图)
2.PvIRF抗病毒功能分析(造模型)
pcr实验表明PvIRF特异性dsRNA可以在48小时内显著降低mRNA。双链RNA对PvIRF基因的干扰可以明显促进WSSV在虾体内的繁殖,并增加WSSV感染虾的死亡率.提示PvIRF参与抑制WSSV在对虾体内的复制。
3.RNAseq结果分析
(1)统计了测序数据量,比对率等;
(2)差异基因:dsIRF处理组中3239个基因上调,5548个基因下调(图A);
(3)GO分析:细胞成分,分子功能,生物过程。KEGG分析(图B,C)。
此处,作者挑了一批免疫相关基因,部分通路进行进行大篇幅讨论。
(思考:这里是基本的差异分析,GO/KEGG分析,说明差异基因是很多的,其功能是跟表型密切相关的)
4.蛋白组学结果分析
蛋白质质量分布分析显示分子量的覆盖范围很好,范围从10到300kDa(图A)。肽长度约为6-22个氨基酸(图C),大多数蛋白质序列覆盖率为0-40%(图B)。
(思考:蛋白组学的质控图,描述质谱数据的质量,蛋白的基本特征)
如下做了差异蛋白的功能分析:
A:BP/CC/MF功能注释基因交集;B:蛋白在KOG上的功能注释;C:KEGG注释,D:GO富集,E:KEGG富集。
此处也对免疫相关的蛋白做了讨论
(思考:蛋白组学鉴定差异功能分析)
5.转录组蛋白组学联合分析
图A所示,在蛋白质和转录物水平上共鉴定了4361个基因,但其中大多数基因不符合差异积累的要求。只有1123个具有583个上调和540个下调的DEP可以与DEG匹配,其中722个DEP与其相应的转录物具有相同的表达谱,包括351个上调蛋白/基因和371个下调蛋白/基因。401个DEP在两个水平上表现出相反的表达谱,其中232个下调的蛋白质在转录水平上上调。(思考:统计同时上调和下调的基因数量)
图B:单基因和蛋白质的定量数据的相关性分析的结果,Spearman相关性系数为0.1566,表示蛋白质的丰度水平与其相应的mRNA之间的相关性较低。DEG和DEP之间也存在正相关性,但相关性较差,系数为0.3818。转录后调控和翻译基因调控的重要作用已被两个水平之间的复杂关系所证明(思考:做了相关性分析,相关性并不好,倒是没有回避这个问题)
对交集的差异基因及蛋白做了GO/KEGG分析(图C、D)
6.11个基因验证
qPCR验证的这些选定基因的转录表达谱通常与RNA-seq的转录表达图谱一致。qRT-PCR数据与转录组数据之间的Pearson相关系数为0.6082,表明转录组数据能够反映本研究中的转录物丰度。7个共表达基因在蛋白质组数据和qRT-PCR数据中表现出相同的变异趋势,这意味着本研究蛋白质组学iTRAQ结果的准确性。
本文思考:做了一个模型,做转录组和蛋白组,描述差异基因,功能,并做了qPCR验证。常规思路,至少说明,类似的数据是挺有价值的,是可以发表的。
文献来源:
Yichen Liu, (2023). Correlative analysis of transcriptome and proteome in Penaeus vannamei reveals key signaling pathways are involved in IFN-like antiviral regulation mediated by interferon regulatory factor (PvIRF).
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作者:lichengxin
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