簡單理解RNA-Seq

今天就當(dāng)一個小故事看吧财喳,看了statQuest,感覺講的很棒,于是分享給大家
原版視頻后臺回復(fù)“RNAseq”??
花花今天效率太低寫不完推送耳高,于是我從晚上10點(diǎn)半開始幫她扎瓶,有點(diǎn)緊張呀

背景 1

假設(shè)有一群正常的神經(jīng)細(xì)胞(藍(lán)色)和一群變異的神經(jīng)細(xì)胞(紅色)

1.png

那么,為什么它們會出現(xiàn)差別呢泌枪?是什么遺傳機(jī)制導(dǎo)致了這個事情呢概荷?

因此,我們需要看一看它們的基因表達(dá)差異

背景 2

我們知道碌燕,每個細(xì)胞都由一堆染色體組成误证,每個染色體由一堆基因組成,當(dāng)然并不是所有的基因都是活躍的陆蟆,只有一部分基因是可以表達(dá)雷厂,而表達(dá)的中間過程就要經(jīng)歷mRNA轉(zhuǎn)錄本,通過高通量測序叠殷,我們就能得知:哪些基因是活躍可以表達(dá)的改鲫,并且產(chǎn)生了多少轉(zhuǎn)錄本(也就是衡量基因表達(dá)量的指標(biāo))

2.png

背景 3

將正常的細(xì)胞測一遍,再將變異的細(xì)胞測一遍林束,得到它們的表達(dá)量像棘,我們后來就是比較它們的表達(dá)量差異

3.png

可以看出,基因1在兩組樣本中差異不大或者沒有差異壶冒;基因2在正常組中基本不表達(dá)缕题,而在變異組中表達(dá)量很高,二者差別甚大胖腾;基因3有差別但比較小

RNA-seq主要的3步

Step1 構(gòu)建測序文庫

分離RNA=》將RNA打斷成小片段=〉將小RNA片段反轉(zhuǎn)錄成DNA=》加接頭

接頭兩個作用:測序儀識別烟零;允許一臺測序儀同時運(yùn)行多個樣本,提高性價比

但是需要注意:加接頭的過程是隨機(jī)的咸作,并不是所有的接頭都被加上锨阿,有些反轉(zhuǎn)錄的DNA片段沒有加上接頭

=》PCR擴(kuò)增(只有加上接頭的測序片段才能被擴(kuò)增)=〉質(zhì)量檢查QC(看下文庫的濃度和片段長度)

4.png

對文庫進(jìn)行測序

一塊測序板上(想象下載玻片,其實人家真名是Flowcell)能包含多于400,000,000個片段记罚,垂直于測序板排列墅诡。

測序儀有四種顏色的熒光探針A、T桐智、C末早、G,與測序片段上堿基互補(bǔ)说庭,結(jié)合上就“放煙花”表示慶祝??(就是閃一下自己帶的熒光然磷,比如A帶紅光,G帶藍(lán)光刊驴,C綠光姿搜,T橙光)。當(dāng)然痪欲,這一切都逃不過測序儀自帶的高精度照相機(jī)的法眼【測序儀為什么貴?就是在于它的高精度照相機(jī)业踢,想想要分辨這么微小的亮光,密密麻麻知举,密集恐機(jī)癥都犯了??】許許多多的測序片段中同一排的堿基測完了,就把原來熒光的那個堿基沖掉了雇锡,再放下一個熒光堿基進(jìn)來結(jié)合逛钻、放光

5.png

測序就是這樣锰提,結(jié)果就得到了raw data,就是fastq數(shù)據(jù)

Step 2 原始數(shù)據(jù)處理

質(zhì)控=》過濾garbage reads=〉比對到參考基因組=》再數(shù)一下每個基因比對上多少reads

garbage reads:

有些時候接頭并沒有加到測序片段立肘,而是他們直接結(jié)合边坤,也能進(jìn)行測序,但測得結(jié)果是沒用的

比對到參考基因組

先將大的基因組序列打斷成許多小片段谅年,然后為了方便接下來尋找這些片段茧痒,需要對他們進(jìn)行構(gòu)建索引index(目的就是標(biāo)注每個小片段的位置)

再將測序的reads和基因組一樣,也是打斷成小片段融蹂,然后把它的小片段比對到基因組的小片段上旺订,比對上的會給出位置信息

6.png
統(tǒng)計reads數(shù)得到表達(dá)矩陣

就想這樣:第一列是基因名(人類基因組有大概2w基因,因此大概有2w行)

其他列是每個測序樣本比對上的數(shù)量(6-成百上千不等)超燃,這里的6的考慮的是處理對照各3個重復(fù)区拳,即Bulk-seq;大樣本量的RNA-seq比如Single-cell淋纲,每個細(xì)胞都是一個樣本劳闹,因此成百上千

每一行都是原始的統(tǒng)計值院究,每個基因在每個樣本中被抓到多少次

7.png
標(biāo)準(zhǔn)化表達(dá)矩陣

進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的原因是:某些樣本可能本身測序質(zhì)量就差洽瞬,但并不代表人家沒東西;或者有的樣本測序的時候加的濃度比較高业汰,因此統(tǒng)計時占優(yōu)勢伙窃,但并不公平!

因此需要讓大家在同一起跑線

8.png

Step 3 可視化

比如PCA分析样漆,看看樣本之間能否區(qū)分開为障,另外可以排除明顯不對的樣本,比如這里的wt2

9.png

然后看差異表達(dá)基因(就是正常與變異樣本的差異)

紅色是差異的,黑色是共同的

10.png

如果發(fā)現(xiàn)了感興趣的差異基因鳍怨,怎么辦呻右?

  • 這個基因是你研究的,接下來通過實驗驗證
  • 對這個基因不熟悉鞋喇,只是感興趣声滥,就可以做GO、KEGG注釋侦香,看看它在正常還是變異樣本中有富集

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