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RNA-seq这样画图,国自然必得A

已有 15520 次阅读 2018-2-9 14:50 |个人分类:RNA-seq|系统分类:科普集锦| RNA-seq

本文转载自嘉因微信公众号,已获得授权。查看最新文章,敬请关注嘉因,微信ID:rainbow-genome

作者:小丫  来源:嘉因

RNA-seq结果只知道画heatmap、富集分析、pathway、network?

本文介绍的这几个图,通过整合RNA-seq、已发表的ChIP-seq数据,让你的RNA-seq图迅速变身高富帅


适用范围

  1. RNA-seq的sample当中,一组是转录因子突变型/过表达/激活,另一组是野生型;

  2. 有这个转录因子的ChIP-seq数据。去哪查转录因子的ChIP-seq数据?看这篇的Plan B《转录因子调控了谁?挖全天下所有高通量实验数据,只为您解决这一个问题》。没有ChIP-seq数据怎么办?点击左下角“阅读原文”帮你解决。

你的RNA-seq不满足这两个条件怎么办?有办法。下期介绍任意两组RNA-seq的变身秘籍。


这些图能回答什么生物学问题?

  1. 转录因子的功能是激活/抑制

  2. 转录因子调控了哪些靶基因

  3. 转录因子跟哪些调控因子一起发挥功能


原理

  1. RNA-seq看到了差异基因,简单粗暴的讲:上调的基因是原本被转录因子抑制的,下调的基因原本是被转录因子激活的。

  2. ChIP-seq通过找结合位点推测靶基因。

  3. 如果多个转录因子调控同一群靶基因,那么这几个转录因子可能形成regulatory module发挥调控作用。


方法

  1. BETA能看出转录因子的功能是激活还是抑制,还能准确找到靶基因;

  2. 用Venn图直观的反映靶基因:如果转录因子的功能是激活,就用下调表达的基因跟ChIP-seq看到的靶基因一起画Venn图,反之亦然;

  3. CistromeCancer找调控同一群靶基因的转录因子。


能画哪些图?

下面每个图3天都能画出来。

图1 用RNA-seq和ChIP-seq判断转录因子的功能是激活还是抑制,详见这篇《ChIP-seq和RNA-seq整合分析,BETA最擅长 | 自己分析数据的完美解决方案》。Tet1的功能是repressive,ESR1既有activiting又有repressive功能。


出自Target analysis by integration of transcriptome and ChIP-seq data with BETA. Nature protocols. 2013


图2 用RNA-seq和ChIP-seq推测转录因子的靶基因,画出A图。图D是基因功能富集分析结果,推荐用clusterProfiler,推荐理由:《富集分析,俩人做的结果差5岁 | 你用的注释文件有多老?》。想画图F的看motif系列:《找到了motif,怎样展示结果?


出自Tissue- and stage-specific Wnt target gene expression is controlled subsequent to β-catenin recruitment to cis-regulatory modules. Development. 2016


图3 联合TCGA数据判断这个转录因子是原癌/抑癌基因,还能找到跟这个转录因子一起发挥调控作用的collaborator。

看这篇《去TCGA看表型,来CistromeCancer挖机制 | RNA-seq和ChIP-seq的完美结合》。FOXM1跟MYBL2, EZH2, E2F1, E2F2, E2F8, CBX3, TTF2, BRCA1, NCAPG, SSRP1, LIN9的靶基因有很大重叠(c)。其中FOXM1、E2F1、MYBL2的重叠最多,推测这3个转录因子在癌症中形成了regulatory module(d)


出自Cistrome Cancer: A Web Resource for Integrative Gene Regulation Modeling in Cancer. Cancer Research. 2017


图4 从差异表达基因中挑选2个基因,把RNA-seq跟调控这两个基因的调控因子和组蛋白修饰的ChIP-seq数据画在一起。这图有什么生物学意义?看这篇:《他中了国自然,因为最后一周补了这张图


出自MoSET1 (Histone H3K4 Methyltransferase in Magnaporthe oryzae) Regulates Global Gene Expression during Infection-Related Morphogenesis. PLoS Genetics. 2015 



各物种ChIP-seq数据速查





https://blog.sciencenet.cn/blog-3372875-1099155.html

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