同是转录组，人家发6分，你为什么发2分？
说起转录组，相比大家都不陌生，很多老师也都做过这种实验，但利用转录组数据发高分论文的并不多，假如您对转录组数据深度分析感觉无从下手，文章思路毫无头绪，那么就一起来看看下面这篇今年4月份发表在plant physiology（IF 6.8）的一篇研究高粱分蘖的转录组文章吧，我相信对于您下篇转录组文章必定大有裨益。
首先我想说这篇文章的基础是有一个好的材料，老师手里有光敏色素B缺失突变型高粱（58M，phyB-1）材料；该突变型与野生型的表型差异是种植后第6天突变型腋芽会进入休眠而表现出不分蘖特性，但当高粱进入生殖生长即开花期时突变材料会恢复分蘖特性，表型见下图。
为了探究这一可逆的性状形成原因，作者分别于种子发芽后第6、7、8天（6 DAP, 7 DAP and 8 DAP；days after planting (DAP)）取腋芽组织进行转录组测序，通过对3个时间点基因表达情况进行主成分分析（PCA）发现phyB-1与野生型基因表达模式在6天和8天间分离现象明显增加；并对转录组数据进行了QPCR验证。两材料间在3个时间点差异基因数分别为127，315，611个，共有71个基因在3个取样点间均表现出明显差异，这些基因分别参与激素代谢、信号转导、胁迫响应、RNA合成、蛋白合成、发育转运等过程。
接下来作者分析了栽培6天时phyB-1中与细胞周期相关的基因及Peter pan基因的表达情况，发现类Ｅ2F转录组因子基因Sb08g003670.1（组成型的E2F调控细胞周期相关基因的表达参与细胞增殖生长和凋亡过程，特别是在G1期进入到S期过程中起重要作用）在第8天时在phyB-1内表达量下调了3倍以上；另一个调控有丝分裂和核糖体合成的SSF1/2基因家族基因Sb01g035700.1在phyB-1中表达量降低了100倍以上，另一同源基因Sb01g035700.1则是完全沉默的，
分析调控分生组织分化、赤霉素和T6P的水平的基因表达情况。6DAP时，TFL1（阻止花芽分化）同源基因SBCN2在phyB-1中表达水平比野生型高34倍；到8天时，提高到86倍，说明SBCN2的表达上调阻止了成花诱导，SBCN4则在第8天时才表现出上调，说明这些基因防止腋芽的侧根分生组织过早的分化。
促进开花的基因LEAFY3-like (LFY3, Sb06g027340.1)和转录组因子FPF1在phyB-1中比野生型中表达量高出2倍，此外MADS-box基因SVP（编码产物抑制开花）出现2个剪接变异并且在PHYB-1表达在7、8天时高出2倍，APETALA1-like(AP1, Sb02g038780.1)基因在第8天的时候在PHYB-1中表达比野生型低3倍；
分析GA代谢通路发现，GA2ox1（(GA) 2-oxidation activity）基因在全部取样点在phyB-1高7-18倍，表明在phyB-1里GA保持一个很低的水平，这也抑制了成花诱导。
DRM1是植物休眠的标志物之一，其在phyB-1中表达量从6DAP开始到7DAP和8DAP分别上调了3倍和6倍，8DAP时ASN (Sb01g038460)上调5倍，天冬酰胺酶基因下调51倍，这些变化和N存储量增加和氨基酸含量的降低变化趋势是一致的；7DAP时一些SbENOD93类基因在phyB-1表达降低了6-90倍不等；此外编码核糖体蛋白的基因在6DAP时无表达差异，但到8DAP时表达量下调了2-3倍，这些基因的下调表达现象在豌豆及拟南芥休眠芽中曾有过报道，说明这些基因都与芽休眠有一定关系。
在野生型材料中，6DAP至7DAP期间，编码糖转运蛋白以及细胞壁蔗糖酶的基因表达上调可以更好的为腋芽生长提供营养物质，另外编码核糖核酸酶T2蛋白的基因自6DAP起上调表达10倍以上，以使植株更好的回收及利用磷酸盐。
分析合成转录因子的基因发现，EEL/DPBF4/AtbZIP12等在6DAP时在phyB-1中表达比野生型中高8倍，到8DAP时增加到16倍，这些转录因子与G-box 模体相互作用并且调控天冬酰胺及天冬氨酸的合成；植物激素方面，由于在phyB-1中细胞分裂素脱氢酶表达量的上调造成细胞分裂素含量低于野生型，此外可诱导性的细胞分裂素调节因子在phyB-1中也出现不同程度下调；编码ACC oxidase1（催化乙烯合成）的基因也出现下调也造成phyB-1中乙烯产量减少；同时在phyB-1中催化乙醛转换成ABA的基因也下调了4-6倍 ，ABA信号通路负调控因子ABA8羟化酶（灭活ABA）在phyB-1中确实高表达，以上因素都促使植株体内活性的ABA减少....................
综上，phyB-1中基因TFL1, TPPI, GA2ox1等等等表达模式发生变化，降低细胞分裂素、ABA、乙烯等激素水平和对糖信号的敏感性从而阻止了腋窝分生组织成花诱导，进而形成不再分蘖的特性。
以上洋洋洒洒写了一大堆，该作者分析的很细致，罗列的也很详细，笔者未能详尽体会，其中更为详细的信息请各位读者再去原文里细细揣摩；通过这篇文章笔者也感悟出一些真理----写篇好文章，就得多多多多读文献吧！
1. 转录组数据理解不深入？图表看不懂？点击链接学习深入解读数据结果文件，学习链接：转录组（有参）结果解读；转录组（无参）结果解读
2. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA，提升你的文章档次，学习链接：WGCNA-加权基因共表达网络分析
3. 转录组数据怎么挖掘？学习链接：转录组标准分析后的数据挖掘
5. 更多学习内容：linux、perl、R语言画图，更多免费课程请扫描下方二维码：
- 发表于 2018-04-22 12:31
- 阅读 ( 4015 )
- 分类：转录组
