每次轮到我的文献汇报都像是一场噩梦。。。。。。。。。
《Bioinformatic Analysis of Transcriptomic Data Reveals Novel Key Genes Regulating Osteogenic Differentiation of Human Adipose Stem Cells》——此次文献题目。
【选这篇文献是因为我的课题倾向于,利用转录组数据的生物信息分析筛选到关键基因。】
这篇文献就像我总结的一样,首先和大多数转录组数据处理一样,差异基因描述(火山图、veen图描述差异表达基因数目)、GO、KEGG分析(描述基因是在哪个功能上富集的最多,基因在那个通路上富集最多。)、基因表达谱分析(不同样本基因的表达模式,本文因为只有两个处理的比较[骨化的ASCs和未骨化的ASCs],所以表达谱只表示其上下调。)。其中我认为特别的分析方法(常见),蛋白互作网络分析(PPI)。
文献通过蛋白互作网络,筛选出连接超过十个的节点(共20个),并对其中的八个基因做了定量发现其表达结果与转录组数据结果一致。选择其中一个进一步验证基因的功能,siRNA干扰C5AR1(选中基因)的表达,发现确实在mRNA和蛋白水平上出现表达显著下调;在对已骨化ASCs 0-7-14天的定量结果中也发现其表达量逐渐上调;在干扰C5AR1和对照两种条件下,检测骨相关的差异表达基因发现 :各基因在干扰C5AR1 下,表达量明显下调。对干扰C5AR1基因和对照组ASCs细胞染色发现,对照组的红色节点更多,说明C5AR1对ASCs细胞的骨化有重要作用。
总之,本文通过转录组数据的生信分析和定量/WB/干扰siRNA等实验,证实C5AR1 确实对ASCs骨化有重要作用。
老师:你读懂文章了吗?
老师:你这个基因是怎么筛选的?你是什么基因做的蛋白互作网络?是选择了一个通路吗?
答:差异基因做的蛋白互作网络,不是选择了通路。
老师:为什么选择ASCs 它有成骨作用吗?
悄悄答:它有。(但是我不研究,所以没关注)
我自己的问题:蛋白互作网络选择的那些基因?蛋白互作网络是怎么筛选出来三个小的分支?这三个分支在筛选基因上起到了什么作用?
1.Figure 4(a) shows the protein-protein interaction (PPI) network complex of the most upregulated or downregulated genes (absolute log2 fold change ≥ 4). 蛋白互作网络选择的基因是依据其表达倍数,不是通路。
2.Cytoscape MCODE plugin was used for searching clustered subnetworks. The default parameters were as follows: degree cutoff ≥ 2, node score cutoff ≥ 0 2, K‐core ≥ 2,and max depth = 100.
3.三个小的subnetworks没有被说具体有什么意义,但是2.里的方法是用来计算节点个数的,要学会。
4.STRING online database (http://string-db.org) and Cytoscape software (Version 3.4.0, Institute for Systems Biology, Seattle, WA,http://www.cytoscape.org/) 做蛋白互作的在线网址,具体说是将所有基因的ID导入就可以生成网络,也可以依据自己录入的基因和网址本身数据库生成网络,但我还没有试过,试过再说。