生信喵 发表于 2024-12-24 10:47:48

RNA-Seq简介及TPM介绍

<h1>一、组学概念和思考</h1>
<ol>
<li>组学:Omics 是一种系统生物学的研究方法,从整体出发,系统地对生物体内某一类分子族群的全面研究,突破了传统的单分子研究限制。</li>
</ol>
<p>打个比方:曾经科研大多以单个分子的研究入手,比如探究某个蛋白在某种疾病中的作用,但是这种单一的探究具有局限性,是否还会有别的蛋白影响其在疾病发生中的调控作用呢?</p>
<p>那引入组学的概念,可以将所有的蛋白scan一遍,看看哪些蛋白对该通路有影响或者某些蛋白之间有相互作用。</p>
<p>个人理解,组学分析不仅可以较为全面的探究一个问题,还可以为水文章提供便利,没有思路,全基因组测一遍,实验组和对照组总能找到具有差异的marker,这不就有新的研究思路了~~~</p>
<ol start="2">
<li>转录组:研究生物体中所有转录产物(RNA)的种类和数量,特别是mRNA,因此了解基因表达的调控。</li>
</ol>
<p>这里的转录组研究就涉及到接下来要学习的RNA-Seq了。</p>
<h1>二、RNA-Seq的工作流程</h1>
<p>RNA-Seq大致流程可以分为三步。</p>
<ol>
<li>制备cDNA文库:将RNA切成小片段,再反转录成为cDNA构建测序的文库,对文库质控。<br />
<img src="https://roim-picx-bpc.pages.dev/rest/5e7aVlK.png" alt="10.png" /><br />
转接子链接效率不是100%,只有添加了转接头的片段才能被扩增,因此要进行质量控制,确定文库片段的长度和浓度 。</li>
<li>文库测序:测序读取的片段称作reads,原始测序文件Rawdata,也就是.fastq格式文件。</li>
</ol>
<p>测序完成后,将reads与基因组进行比对和匹配,确定各个片段对应在基因组上的位置,并计数每个基因的reads总数,也就是在原始数据中的counts。</p>
<p><img src="https://roim-picx-bpc.pages.dev/rest/4ovaVlK.png" alt="11.png" /></p>
<p>fastq文件介绍参考:<br />
<a href="https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=37&amp;highlight=fastq">https://bioinfoer.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=37&amp;highlight=fastq</a></p>
<ol start="3">
<li>数据分析及可视化:进行基因差异表达分析、通路富集分析等</li>
</ol>
<h1>三、转录组数据标准化</h1>
<p>由于counts受到测序深度、基因长度、文库复杂度的影响,不适合直接用于比较不同样本或基因之间的表达量差异,通常需要标准化为RPKM、FPKM、TPM、CPM来消除这些因素的影响。</p>
<ol>
<li>CPM (Counts Per Million)</li>
</ol>
<p>每百万reads计数, 是一个基本的基因表达单位,仅对测序深度进行标准化。</p>
<ol start="2">
<li>RPKM (Reads Per Kilobase of transcript per Million mapped reads) 和 FPKM (Fragments Per Kilobase of exon model per Million mapped fragments)</li>
</ol>
<p>RPKM和FPKM的区别:</p>
<p>FPKM是双端测序,一个fragment得到两条reads,reads数是fragment数的2倍;</p>
<p>RPKM是单端测序,一个fragment得到一条reads,fragments数与reads数相等;</p>
<p>由于后期质控等处理,FPKM的两条reads不一定全部用于分析,所以实际fragments数为reads数的1~2倍;</p>
<p>因此FPKM是以fragment为准,PRKM才是以reads数为准;</p>
<ol start="3">
<li>TPM (Transcripts Per Kilobase of exon model per Million mapped reads)</li>
</ol>
<p>每千碱基的转录每百万映射读取的transcripts,因此TPM也对样本基因的测序深度和测序长度进行了标准化。</p>
<p>TPM和RPKM的区别在于TPM最后校正转录本的测序深度,因此样本的总counts数一致,最后总TPM在个样本间也是一致的,而RPKM最后标化转录本长度,所以样本间总的RPKM不一致,因此TPM很有利于比较相同基因在不同样本间的表达差异。</p>
<p>到这里,基本的概念和数据类型理清楚。</p>
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