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wanhscn木蟲 (職業(yè)作家)
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【Journal Club】第3講 水稻全基因組基因網(wǎng)絡(luò)生物信息學(xué)平臺(tái)的建立 已有13人參與
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Abstract： Rice is a staple food for one-half the world’s population and a model for other monocotyledonous species. Thus, efficient approaches for identifying key genes controlling simple or complex traits in rice have important biological, agricultural, and economic consequences. Here, we report on the construction of RiceNet, an experimentally tested genome-scale gene network for a monocotyledonous species. Many different datasets, derived from five different organisms including plants, animals, yeast, and humans, were evaluated, and 24 of the most useful were integrated into a statistical framework that allowed for the prediction of functional linkages between pairs of genes. Genes could be linked to traits by using guilt-by-association, predicting gene attributes on the basis of network neighbors. We applied RiceNet to an important agronomic trait, the biotic stress response. Using network guilt-by-association followed by focused protein–protein interaction assays, we identified and validated, in planta, two positive regulators, LOC_Os01g70580 (now Regulator of XA21; ROX1) and LOC_Os02g21510 (ROX2), and one negative regulator, LOC_ Os06g12530 (ROX3). These proteins control resistance mediated by rice XA21, a pattern recognition receptor. We also showed that RiceNet can accurately predict gene function in another major monocotyledonous crop species, maize. RiceNet thus enables the identification of genes regulating important crop traits, facilitating engineering of pathways critical to crop productivity. 摘要： 本研究以水稻的生物信息學(xué)方面的數(shù)據(jù)庫(kù)為原料建立了一個(gè)研究單子葉植物基因網(wǎng)絡(luò)的生物信息學(xué)平臺(tái)；之前在2010年作者曾以擬南芥的生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)為模板建立了一個(gè)研究雙子葉植物基因網(wǎng)絡(luò)的生物信息學(xué)平臺(tái)，結(jié)果發(fā)表在2010年 Nat Biotech上！ 作者利用來(lái)自五個(gè)不同生物體的大量的生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，在經(jīng)過篩選后最終保留了24個(gè)最有用的數(shù)據(jù)庫(kù)，并以此為統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算的框架，對(duì)一對(duì)基因之間是否存在聯(lián)系進(jìn)行計(jì)算預(yù)測(cè)！ 在建成這一平臺(tái)之后，作者選擇了水稻生物脅迫中Xa-1基因介導(dǎo)的免疫反應(yīng)這一過程，預(yù)測(cè)出了該過程中的3個(gè)新的基因，并通過轉(zhuǎn)基因的功能驗(yàn)證證明其中兩個(gè)為該過程的正調(diào)控因子，另外一個(gè)為負(fù)調(diào)控因子！ 最后，作者將這一系統(tǒng)用在對(duì)另一單子葉植物玉米上，并初步證明其有效性！ [ Last edited by wanhscn on 2012-1-2 at 20:54 ] |
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注解： 在10%的基因覆蓋率時(shí)，貢獻(xiàn)最大的3個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)分別是1 OS-CX 2 OS-GN 3AT-CX 但是都不及整合后的RiceNet 注解： 為了測(cè)試所建立的水稻基因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的專一性，我們利用同一份水稻的數(shù)據(jù)庫(kù)但是不同的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行計(jì)算，一個(gè)是擬南芥的Aranet一個(gè)是本文的Ricenet，參考書為KEGG。 利用擬南芥的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)共鑒定出了588221個(gè)基因?qū)�，包含�?2225個(gè)基因，而利用水稻的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)共鑒定出了同樣數(shù)目的基因?qū)�，但是包含�?8377個(gè)基因，比擬南芥多6000多條。 同時(shí)利用人工數(shù)據(jù)庫(kù)KEGG對(duì)這些基因?qū)M(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)利用水稻網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)鑒定出的陽(yáng)性率比利用擬南芥系統(tǒng)鑒定出的陽(yáng)性率多兩倍。 注解： 同時(shí)為了反應(yīng)水稻網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在定義某些基因?qū)儆谀骋簧镞^程方面的能力，利用Ricenet和隨機(jī)模型進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)其聚類能力要比隨機(jī)的高100多倍，并且隨生物過程中參與的基因數(shù)目的增加而增加。 |
7樓2012-01-02 20:48:19
wanhscn
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注解： 利用水稻作為一個(gè)模型建立這樣一個(gè)平臺(tái)去研究單子葉植物生理發(fā)育農(nóng)藝性狀以及基因組�；谝韵驴紤] 1 基因組大小較小，遺傳轉(zhuǎn)化體系建立得比較完善 2 高密度遺傳圖譜以及全基因組Microarrays數(shù)據(jù)能夠獲得 3 全基因組序列已知 4 與其它作物的關(guān)系較近 注解 1 之前，作者建立了基于擬南芥的雙子葉植物gene network，其結(jié)果發(fā)表在2010年Nat Biotech上，為什么作者不直接用它來(lái)研究水稻？主要原因：?jiǎn)巫尤~植物與雙子葉植物分化在160-200 百萬(wàn)年之前，因此這兩類顯花植物的基因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)還是有明顯的差別的。 2 而建立一個(gè)單子葉的基因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)需要對(duì)生物途徑有一個(gè)非常完整的特征性了解。像水稻在這個(gè)方面還有具有優(yōu)勢(shì)的。 3 要形成這樣一個(gè)完整特征性的了解，離不開大量的基因組學(xué)以及蛋白質(zhì)組學(xué)的數(shù)據(jù)及其相互的整合。 注解 當(dāng)然，利用水稻去建立單子葉植物的基因網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，也是具有挑戰(zhàn)性的。 1 擬南芥大約有2.7萬(wàn)個(gè)基因，而水稻有4.1萬(wàn)個(gè)基因（除轉(zhuǎn)座元件） 2 與擬南芥相比，目前的參考知識(shí)以及可用的原始基因組信息比較稀疏 3 水稻的生長(zhǎng)周期較長(zhǎng)、植株較大、基因敲除株系較之不易獲得、轉(zhuǎn)化效率較低，這些為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證帶來(lái)困難。 [ Last edited by wanhscn on 2012-1-2 at 20:32 ] |
2樓2012-01-02 20:31:52
wanhscn
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材料與方法 注解 1 收集同一個(gè)生物過程的多樣的功能基因組、蛋白質(zhì)組和比較基因組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)。 2 利用 rice Gene Ontology Biological Processes 作為參考給上面收集的數(shù)據(jù)庫(kù)在重建基因在功能上聯(lián)系的貢獻(xiàn)進(jìn)行貝葉斯似然對(duì)數(shù)的方法打分。 3 利用這個(gè)打分系統(tǒng)，我們對(duì)兩個(gè)基因存在于一個(gè)生物過程在每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的可能性進(jìn)行估計(jì)其似然對(duì)數(shù)值，最后將這些值進(jìn)行合并，從而形成一個(gè)整合的基因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。 注解 1 公式1 似然對(duì)數(shù)計(jì)算方法如下：P(L|E) 和 P(¬L|E) 分別代表在同一生物過程中實(shí)際觀察到得兩個(gè)注解基因之間存在聯(lián)系的頻率和不同生物過程中。P(L) 和 P(¬L) 分別代表先驗(yàn)期望概率。 2 對(duì)于這個(gè)LLS值來(lái)說(shuō)，高的分值表明對(duì)兩個(gè)基因參與同一生物過程這一估計(jì)具有很大的支持，同時(shí)利用0.632的bootstrapping對(duì)所有估計(jì)的LLS值進(jìn)行排列置換測(cè)試，對(duì)這個(gè)模型進(jìn)行過度訓(xùn)練。 3 在得到這些最初的LLS值后，于是將對(duì)于同一基因?qū)υ诓煌瑪?shù)據(jù)庫(kù)中得到的LLS值進(jìn)行整合到一個(gè)基因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中去，即將這些證據(jù)進(jìn)行整合得到最后的結(jié)論。 4 但是由于不同數(shù)據(jù)庫(kù)的貢獻(xiàn)不同，所以在整合這個(gè)LLS值的時(shí)候，作者利用了一個(gè)權(quán)重加和得方法，見公式2：L0 代表對(duì)給定的一對(duì)基因來(lái)說(shuō)，它得到的最大LSS值，D值為一個(gè)自由參數(shù)決定第二證據(jù)權(quán)重的衰減率；i 表示LLS值由大到小排列后的加和系數(shù)，這個(gè)系數(shù)從第二大的LLS計(jì)算開始。 注解 下面是在基因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)置以及分析方面的細(xì)節(jié)，寶庫(kù)以下幾個(gè)方面 1 基因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建立估計(jì)的參考以及基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)置 2 從mRNA表達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)中來(lái)推測(cè)兩個(gè)基因間的功能上的聯(lián)系 3 利用同源蛋白在基因組背景下的功能注解來(lái)推測(cè)兩個(gè)基因在功能上的聯(lián)系 4 通過其他的可用的參考聯(lián)系來(lái)分析兩個(gè)基因在功能上的聯(lián)系 5 利用擬南芥基因網(wǎng)絡(luò)和水稻基因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來(lái)建立玉米基因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。 |
3樓2012-01-02 20:35:55
wanhscn
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注解： 參考以及基準(zhǔn)的設(shè)置 1 TIGR水稻基因組注解版本5上的 Gene Ontology 生物過程注解作為主要參考依據(jù)以及基準(zhǔn)來(lái)訓(xùn)練和規(guī)范該基因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) 2 在進(jìn)行訓(xùn)練該基因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)時(shí)，為了最小化在訓(xùn)練模型上產(chǎn)生的功能偏差，去除了一些生物過程：防衛(wèi)反應(yīng)、蛋白質(zhì)的磷酸化等等 3 這樣的話就產(chǎn)生8716個(gè)基因662936個(gè)基因?qū)Φ膮⒖甲⒔鈹?shù)據(jù)庫(kù)對(duì)模型進(jìn)行建立訓(xùn)練 4 為了避免參考數(shù)據(jù)庫(kù)的單一化，還用了KEGG途徑手工數(shù)據(jù)庫(kù)，至少有2%與上面用的參考數(shù)據(jù)庫(kù)重合。 注解： 1 水稻基因的DNA microarray數(shù)據(jù)庫(kù)下載后，先拋去無(wú)用的信息，主要是通過基因在同一生物過程中與一對(duì)基因的表達(dá)情況之間是否存在顯著的相關(guān)性（用的是皮爾森相關(guān)性系數(shù)） 2具體如下：確立兩個(gè)基因之間的共表達(dá)的關(guān)系是以99%的置信區(qū)間進(jìn)行t檢驗(yàn)，在得到的這些顯著的共表達(dá)基因?qū)�，我們�(nèi)コ吮葘?duì)區(qū)域同源性達(dá)70%的cDNA基因?qū)σ詼p少DNA microarray數(shù)據(jù)庫(kù)中的交叉雜交產(chǎn)生的假陽(yáng)性。 3 這樣的話，就篩選得到11個(gè)數(shù)據(jù)包括274次實(shí)驗(yàn)，這些實(shí)驗(yàn)中一對(duì)基因?qū)儆谕粋�(gè)生物過程是和其共表達(dá)是顯著相關(guān)的。 4 從這11個(gè)芯片數(shù)據(jù)庫(kù)中得到的基因之間的聯(lián)系仍然是通過上面加權(quán)的方法進(jìn)行整合 注解： 1 作者還通過比較基因組學(xué)的分析來(lái)推測(cè)基因直接功能上的聯(lián)系，之前在Nat Biotech 2010上的擬南芥基因網(wǎng)絡(luò)已證明并用上，擬南芥同源基因處于同一系統(tǒng)發(fā)育樹支點(diǎn)上以及同源基因位于原核生物基因組鄰近的位置上（操縱子）時(shí)，能夠反應(yīng)這兩個(gè)基因處于同一生物過程中。 2 用了184個(gè)細(xì)菌等原核生物，這些細(xì)菌的在水稻蛋白質(zhì)組中BLASTP得到最大數(shù)目的同源蛋白 3 一對(duì)基因在系統(tǒng)發(fā)育模式上的位置以及是否在原核基因組上處于相連位置之間的交互信息后再根據(jù)回歸模型得到LSS值。 |
4樓2012-01-02 20:40:07
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