Method Article

Транскриптомический анализ на основе объёмных данных РНК-секвенции

DOI:

10.3791/69611

⸱

January 16th, 2026

 ,  ,  , 
1Nanjing Medical University, 2Rehabilitation Medicine Center, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Настоящий протокол устанавливает полный конвейер для анализа процесса массового РНК-секвенации от исходных данных до анализа функционального обогащения.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Безалкогольная жировая печёнка (NAFL) обычно считается доброкачественным заболеванием; однако при прогрессировании до неалкогольного стеатогепатита (NASH) пациенты сталкиваются с значительно повышенным риском развития терминальной стадии заболевания печени. Многие исследования пытаются прояснить молекулярный механизм, лежащий в основе перехода от NAFL к NASH. Высокопроизводительные технологии секвенирования (такие как объёмная РНК-секвенция) позволили исследователям глубже понять, изучая транскриптом, выявляя экспрессию молекул, активацию сигнальных путей и другие факторы, связанные с прогрессированием заболевания. Существует множество открытых данных, доступных для исследователей, которые можно проанализировать с целью выявления потенциальных целей для лечения заболеваний. Однако связанные исследования ограничены отсутствием эффективного и надёжного процесса предварительного анализа транскриптома. Здесь предоставляется высоковоспроизводимый и удобный для пользователя анализ в верхней части и последующий конвейер дифференциального анализа генов для обеспечения стандартизированной обработки и глубокого разбора частных или публичных данных. Конвейер делится на четыре этапа: (1) контроль качества данных; (2) картирование генов; (3) дифференциальный генный анализ; и (4) функциональный анализ. Этот процесс направлен на выявление молекулярных механизмов трансформации заболеваний и помощь исследователям в скрининге потенциальных мишеней для лекарств и терапевтических подходов посредством анализа данных Bulk RNA-seq.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Неалкогольная жировая болезнь печени (НАЖББ) является самым распространённым хроническим заболеванием печени в мире, затрагивающим более четверти населения. Заболеваемость резко выросла за последниедесятилетия 1,2,3. Растущее бремя болезней, особенно её более развитая форма — безалкогольный стеатогепатит (NASH), представляет собой серьёзную глобальную проблему для здоровья и тяжёлую экономическуюнагрузку 4. Первая стадия НАЖБП — это безалкогольная жировая печёнка (НАФЛ), сопровождающаяся воспалениями и фиброзом, которы....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Для демонстрационных целей публично доступный набор данных, PRJNA1023502 созданный Лань Бай и др., был использован для иллюстрации каждого шага как в верхнем, так и в нижнеманализе 20. Поскольку этот набор данных основан на базе данных NCBI SRA с открытым доступом, дополнительные разрешения или этические одобрения не требуются. См. таблицу материалов для проверки всех необходимых программ и версий R-пакета. Общедоступный набор данных PRJNA1023502 включает 6 образцов РНК-секвенации печени без NASH, 6 NAFL и 6 NASH. В этом протоколе набор данных использовался для демонстрации всех этапов рабочего....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Рабочий процесс восходящего анализа для массового РНК-секвенации иллюстрирован на рисунке 1A. Этот рабочий процесс последовательно выполняет следующие ключевые шаги на платформе Linux: во-первых, строгий контроль качества исходных данных секвенирования осуществляется с помощью fastp для удаления низкокачественных чтений и последовательностей адаптеров; впоследствии HISAT2 выравнивает высококачественные чтения с эталонным геномом, при этом Samtools конвертиру.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Анализ объёмных данных РНК-секвенации характеризуется как междисциплинарная задача, объединяющая геномику, биоинформатику, статистику и информатику. Полный аналитический рабочий процесс включает несколько этапов на начальном и следующем этапе, включая предварительную обработку исходных данных, контроль качества, выравнивание последовательностей, количественную оценку на уровне генов, нормализацию данных, анализ дифференциальной экспрессии и биологическую интерпретацию. Среди этих этапов .......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы выражают благодарность сопровождающим общедоступных баз данных, использованных в данном исследовании.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
biomaRtБиопроводник2.64.0Аннотация гена из Ensembl
clusterProfilerБиопроводник4.16.0Анализ функционального обогащения
DESeq2Биопроводник1.48.1Анализ дифференциальных выражений
FactoMineRAgroParisTech2.11.0PCA и многомерный анализ
FASTPOpenGene1.0.1Контроль качества и фильтрация данных FASTQ
FeatureCountsОтдел биоинформатики, Институт медицинских исследований Уолтера и Элизы Холл2.0.0  Посчитайте количество чтений, отображённых на каждый ген для количественной оценки экспрессии генов
ggplot2Положить3.5.2Визуализация данных
ggrepelКамиль Словиковский0.9.6Неперекрывающиеся текстовые метки
ГриджиКлаус О. Уилке0.5.6Создание графиков гребней
HISAT2Университет Джонса Хопкинса2.2.1Выровнять отфильтрованные высококачественные чтения с эталонным геномом
RR Core Team 4.5.0Среда для вычислений, анализа и визуализации данных
RColorBrewerЭрих Нойвирт1.1.3Цветовые палитры для построения графиков
samtoolsКрупномасштабный рабочий поток по геномике1.22.0Конвертировать и обрабатывать SAM-файлы для эффективного поиска и доступа
Набор инструментов SRAНациональный центр биотехнологической информации3.2.1Получение и предварительная обработка исходных данных секвенирования из базы данных NCBI SRA

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Asrani, S. K., Devarbhavi, H., Eaton, J., Kamath, P. S. Burden of liver diseases in the world. J Hepatol. 70 (1), 151-171 (2019).
  2. Friedman, S. L., Neuschwander-Tetri, B. A., Rinella, M., Sanyal, A. J. Mechanisms of NAFLD development and therapeutic strategies. Nat Med. 24 (7), 908-922 (2018).
    3. <....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Bulk RNA SeqTranscriptomic AnalysisDifferential Gene AnalysisFunctional AnalysisQuality ControlGene MappingNonalcoholic Fatty LiverSteatohepatitis ProgressionMolecular MechanismsDisease Biomarkers

Related Articles