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公共數據分析思路

分析思路1

 

共表達分析中,整合大量相關公共樣本測序數據,可構建出相較于常規樣本量下可靠度更高的基因共表達網絡,從而基于該網絡進行更加準確的后續分析:a)預測目標轉錄因子的下游調控基因、目標調控網絡中的關鍵轉錄因子;b)預測ncRNA與mRNA之間的靶向關系;c)基于網絡中已知功能基因推測同網絡中其他功能未知基因功能;d) 將每個共表達模塊分別作為一個整體,計算其與各組織或各發育時間點之間的相關性,建立各組織相關或各時期相關基因表達網絡……

支撐文獻:

[1] Wisecaver JH et al. A Global Coexpression Network Approach for Connecting Genes to Specialized Metabolic Pathways in Plants. Plant Cell. 2017
[2]?Wen Z et al.Expression profiling and functional annotation of noncoding genes across 11 distinct organs in rat development.?Sci Rep.?2016

分析思路2

 

研究某一類基因的轉錄水平在不同處理下(或不同組織部位間、或不同發育時間點等)的變化規律,可整合多個類似研究中的公共測序數據來共同揭示該變化規律,使結果更加可靠。

支撐文獻:

[1] Patil G. et al. Soybean (Glycine max) SWEET gene family: insights through comparative genomics, transcriptome profiling and whole genome re-sequence analysis. BMC Genomics. 2015

[2] Matthijs M et al.Profiling of the Early Nitrogen Stress Response in the Diatom Phaeodactylum tricornutum Reveals a Novel Family of RING-Domain Transcription Factors. Plant Physiol. 2016

其他分析思路

 

1. 整合同一物種公共測序數據,構建物種完備轉錄本序列參考集,用于后續功能分析。

支撐文獻:

Iyer MK et al. The landscape of long noncoding RNAs in the human transcriptome. Nat Genet. 2015
2. mRNA-ncRNA聯合分析中,利用公共數據補充其中一種類型的RNA測序數據。

支撐文獻:

Liu X et al. MicroRNA-mRNA regulatory networking fine-tunes the porcine muscle fiber type, muscular mitochondrial respiratory and metabolic enzyme activities. BMC Genomics. 2016

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