生物信息学简介

生物信息学的定义和重要性

定义： 生物信息学是一个交叉学科，它结合了生物学、计算机科学、数学和统计学，以理解和解释生物数据。随着高通量测序技术的发展，我们可以获取大量的生物数据，生物信息学的目标是将这些数据转化为有意义的信息。

重要性：

  • 数据处理：由于现代生物实验可以产生大量的数据，生物信息学提供了处理、存储和查询这些数据的工具。
  • 功能预测：通过比对和模式识别，生物信息学可以预测基因、蛋白质的功能等。
  • 进化研究：通过比对不同物种的基因和蛋白质，我们可以研究它们的进化关系。
  • 药物发现和治疗：生物信息学工具可以帮助研究者寻找新的药物靶点和预测药物效果。

主要研究领域

  • 基因组学：研究整个基因组的组成、结构和功能。
  • 转录组学：研究基因在特定条件下的表达模式。
  • 蛋白质组学：研究细胞中所有蛋白质的表达、修饰和相互作用。
  • 代谢组学：研究生物体内所有小分子代谢物的组成和变化。
  • 系统生物学：研究细胞或生物体的整体网络和系统行为。
  • 结构生物信息学：研究生物分子的三维结构和功能。
  • 比较基因组学：比较不同物种的基因组，研究它们的进化关系。

因为我们的方向是转录组学，所以其他的就不介绍了，主要介绍转录组学相关的内容

转录组学简介

定义： 转录组学是研究全部RNA（主要是mRNA）的组成、数量和功能的学科。它帮助我们理解基因在特定时间、条件或细胞类型中的表达模式。

转录组学的重要性：

  • 基因表达调控：了解在特定条件下哪些基因被上调或下调，以及它们如何相互作用。
  • 功能基因组学：确定基因的功能，以及它们在特定生物过程中的作用。
  • 生物标志物发现：寻找与特定疾病或条件相关的基因表达模式。
  • 药物发现和个性化医疗：了解药物如何影响基因表达，以及为什么某些患者对特定治疗反应不同。

主要技术：

  • 微阵列技术：使用数千到数万个探针同时检测基因的表达。
  • RNA测序（RNA-seq）：直接测序RNA，提供更精确的基因表达数据，能够检测新的转录本和异构体。

RNA测序 (RNA-seq)

原理

RNA-seq是使用高通量测序技术直接测定转录RNA的技术。它可以提供每个基因或转录本的精确表达水平，并能够检测新的转录本、异构体和剪接事件。

结合TCGA (The Cancer Genome Atlas) 和 GEO (Gene Expression Omnibus) 进行RNA-seq 流程

  1. 数据获取

  • TCGA：这是一个癌症基因组计划，提供了各种癌症的测序数据。您可以通过GDC Data Portal或者工具如TCGAbiolinks来获取数据。

  • GEO：这是一个公共功能基因组数据存储库，您可以直接在其网站上搜索和下载数据，或使用如GEOquery这样的R包。

  1. 数据预处理
  • 下载的数据质量检查：使用FastQC检查原始测序数据的质量。
  • Trimming：使用Trimmomatic或Cutadapt去除低质量的读取和接头。
  • 比对：将读取比对到参考基因组。常用的比对工具有STAR、HISAT2等。
  • 检查比对质量：使用Qualimap或Samtools等工具。
  1. 差异表达分析
  • 基因表达量计算：可以使用featureCounts或HTSeq来计算。
  • 差异表达分析：常用的R包有DESeq2、edgeR等。您可以选择其中之一进行差异分析。
  1. 结果解读

结果可视化：

  • MA图：显示每个基因的平均表达量和对数变化率。
  • 火山图：显示每个基因的对数变化率和P值。
  • 功能富集分析：使用如GOseq、clusterProfiler这样的工具来了解哪些生物过程或通路在差异表达基因中富集。
  1. 其他分析（基于需求）
  • 转录因子分析：找出可能调控这些差异表达基因的转录因子。
  • 蛋白质互作网络分析：使用如STRING数据库来了解差异表达基因在蛋白质互作网络中的位置。

注意使用TCGA数据时，由于数据涉及到人类样本，可能需要遵循某些伦理准则。此外，由于数据量大，建议使用高性能计算资源。