多组学整合分析常见问题与解答（四）

Q1.想送肺炎支原体患儿肺泡灌洗液的转录组学，但pbs长菌了，对样本结果有影响吗？

A:

当我们讨论实验样本的准确性和可靠性时，任何的污染都是不可接受的。在你提到的情况下，肺泡灌洗液的样本中PBS（磷酸盐缓冲溶液）的细菌污染可能会对转录组学分析的结果产生显著影响：

1.基因表达的干扰：

细菌的RNA可能会与患儿的RNA混合，导致在后续的RNA测序中，我们无法区分哪些RNA来自患儿，哪些来自细菌。

2.数据解释的复杂性：

细菌的存在可能会改变样本中的基因表达模式，使得数据解释变得更加复杂和困难。

3.可靠性下降：

由于污染，样本的可靠性和准确性都会大大降低，可能导致实验结果的无效。

4.经济损失：

需要重复实验，造成时间和经济的损失。

最理想和最直接的解决方案是重新采集样本，确保在采集、存储和处理过程中避免任何可能的污染源。如果重新采集样本不可行，可以在数据处理阶段尽可能排除细菌RNA的干扰，例如使用特定的生物信息学方法来识别和排除细菌的转录组数据。

Q2.做酵母BY4741，库里只有酵母S288C，这个可以作为转录组测序的参考基因组吗？

A:

BY4741和S288C都是酵母Saccharomyces cerevisiae的常见实验菌株。S288C是酵母的参考菌株，它的基因组序列是先被测定的，并且在很多基因组工具和数据库中被广泛使用作为参考。而BY4741是一个从S288C衍生出的haploid菌株，用于多种基因组学研究，包括基因敲除实验。

如果你要进行转录组测序（RNA-Seq）并需要一个参考基因组进行比对，S288C确实可以作为BY4741的参考基因组。实际上，当你在文献中查找关于BY4741的研究时，你会发现许多研究都使用S288C作为参考。

然而，要注意的是，尽管BY4741和S288C在基因组层面非常相似，但由于某些特定的基因敲除或突变，它们之间可能存在微小的差异。在大多数应用中，这些差异可能不会导致问题，但如果你的研究聚焦于特定的基因或基因区域，那么最好确认你的参考基因组与你的实验菌株之间不存在重大差异。

Q3.做转录组是相对定量对不对，能得到组间差异“处理后的比处理前的上调了20%”这种结果描述吗？

A:

转录组分析可以是定量的，也可以是相对定量的。在转录组研究中，相对定量通常指的是通过比较不同样品（如处理组与对照组）之间的基因表达水平差异来分析基因的表达变化。

转录组研究通常使用两种主要技术：微阵列（DNA芯片）和高通量测序（如RNA-Seq）。这两种技术都可以用来进行相对定量分析：

1.微阵列：

在微阵列实验中，研究者可以获得不同样本间基因表达的相对水平，比如处理前后的变化情况。微阵列数据通常需要通过一定的标准化处理，以便于不同样品或不同芯片间的比较。

2.RNA-Seq：

RNA-Seq技术通过测序RNA分子然后计算每个基因的读数，从而得到基因表达水平的数据。通过比较处理组和对照组的读数，可以确定基因表达的相对变化。比如，可以说在某种处理之后，某个基因的表达量相对于处理前增加了20%。

值得注意的是，尽管转录组分析可以提供相对表达水平的变化，但通常还需要通过额外的实验方法（如定量PCR）来验证这些发现，特别是在关键基因或是感兴趣的靶标基因上。

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