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wanhscn木蟲 (職業(yè)作家)
哲學@草根
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【Journal Club】第3講 水稻全基因組基因網(wǎng)絡生物信息學平臺的建立 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方面的數(shù)據(jù)庫為原料建立了一個研究單子葉植物基因網(wǎng)絡的生物信息學平臺；之前在2010年作者曾以擬南芥的生物信息學數(shù)據(jù)庫為模板建立了一個研究雙子葉植物基因網(wǎng)絡的生物信息學平臺，結果發(fā)表在2010年 Nat Biotech上！ 作者利用來自五個不同生物體的大量的生物信息學數(shù)據(jù)庫，在經(jīng)過篩選后最終保留了24個最有用的數(shù)據(jù)庫，并以此為統(tǒng)計學計算的框架，對一對基因之間是否存在聯(lián)系進行計算預測！ 在建成這一平臺之后，作者選擇了水稻生物脅迫中Xa-1基因介導的免疫反應這一過程，預測出了該過程中的3個新的基因，并通過轉基因的功能驗證證明其中兩個為該過程的正調控因子，另外一個為負調控因子！ 最后，作者將這一系統(tǒng)用在對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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9樓2012-01-02 20:51:56
wanhscn
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注解： 利用水稻作為一個模型建立這樣一個平臺去研究單子葉植物生理發(fā)育農藝性狀以及基因組�；谝韵驴紤] 1 基因組大小較小，遺傳轉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，其結果發(fā)表在2010年Nat Biotech上，為什么作者不直接用它來研究水稻？主要原因：單子葉植物與雙子葉植物分化在160-200 百萬年之前，因此這兩類顯花植物的基因網(wǎng)絡系統(tǒng)還是有明顯的差別的。 2 而建立一個單子葉的基因網(wǎng)絡系統(tǒng)需要對生物途徑有一個非常完整的特征性了解。像水稻在這個方面還有具有優(yōu)勢的。 3 要形成這樣一個完整特征性的了解，離不開大量的基因組學以及蛋白質組學的數(shù)據(jù)及其相互的整合。 注解 當然，利用水稻去建立單子葉植物的基因網(wǎng)絡平臺，也是具有挑戰(zhàn)性的。 1 擬南芥大約有2.7萬個基因，而水稻有4.1萬個基因（除轉座元件） 2 與擬南芥相比，目前的參考知識以及可用的原始基因組信息比較稀疏 3 水稻的生長周期較長、植株較大、基因敲除株系較之不易獲得、轉化效率較低，這些為后續(xù)的實驗驗證帶來困難。 [ 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 收集同一個生物過程的多樣的功能基因組、蛋白質組和比較基因組學數(shù)據(jù)庫。 2 利用 rice Gene Ontology Biological Processes 作為參考給上面收集的數(shù)據(jù)庫在重建基因在功能上聯(lián)系的貢獻進行貝葉斯似然對數(shù)的方法打分。 3 利用這個打分系統(tǒng)，我們對兩個基因存在于一個生物過程在每個數(shù)據(jù)庫中的可能性進行估計其似然對數(shù)值，最后將這些值進行合并，從而形成一個整合的基因網(wǎng)絡系統(tǒng)。 注解 1 公式1 似然對數(shù)計算方法如下：P(L|E) 和 P(¬L|E) 分別代表在同一生物過程中實際觀察到得兩個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) 分別代表先驗期望概率。 2 對于這個LLS值來說，高的分值表明對兩個基因參與同一生物過程這一估計具有很大的支持，同時利用0.632的bootstrapping對所有估計的LLS值進行排列置換測試，對這個模型進行過度訓練。 3 在得到這些最初的LLS值后，于是將對于同一基因對在不同數(shù)據(jù)庫中得到的LLS值進行整合到一個基因網(wǎng)絡系統(tǒng)中去，即將這些證據(jù)進行整合得到最后的結論。 4 但是由于不同數(shù)據(jù)庫的貢獻不同，所以在整合這個LLS值的時候，作者利用了一個權重加和得方法，見公式2：L0 代表對給定的一對基因來說，它得到的最大LSS值，D值為一個自由參數(shù)決定第二證據(jù)權重的衰減率；i 表示LLS值由大到小排列后的加和系數(shù)，這個系數(shù)從第二大的LLS計算開始。 注解 下面是在基因網(wǎng)絡系統(tǒng)中每個數(shù)據(jù)庫的設置以及分析方面的細節(jié)，寶庫以下幾個方面 1 基因網(wǎng)絡系統(tǒng)建立估計的參考以及基準數(shù)據(jù)庫的設置 2 從mRNA表達數(shù)據(jù)庫中來推測兩個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推測兩個基因在功能上的聯(lián)系 4 通過其他的可用的參考聯(lián)系來分析兩個基因在功能上的聯(lián)系 5 利用擬南芥基因網(wǎng)絡和水稻基因網(wǎng)絡系統(tǒng)來建立玉米基因網(wǎng)絡系統(tǒng)。 |
3樓2012-01-02 20:35:55
wanhscn
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注解： 參考以及基準的設置 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)以及基準來訓練和規(guī)范該基因網(wǎng)絡系統(tǒng) 2 在進行訓練該基因網(wǎng)絡系統(tǒng)時，為了最小化在訓練模型上產(chǎn)生的功能偏差，去除了一些生物過程：防衛(wèi)反應、蛋白質的磷酸化等等 3 這樣的話就產(chǎn)生8716個基因662936個基因對的參考注解數(shù)據(jù)庫對模型進行建立訓練 4 為了避免參考數(shù)據(jù)庫的單一化，還用了KEGG途徑手工數(shù)據(jù)庫，至少有2%與上面用的參考數(shù)據(jù)庫重合。 注解： 1 水稻基因的DNA microarray數(shù)據(jù)庫下載后，先拋去無用的信息，主要是通過基因在同一生物過程中與一對基因的表達情況之間是否存在顯著的相關性（用的是皮爾森相關性系數(shù)） 2具體如下：確立兩個基因之間的共表達的關系是以99%的置信區(qū)間進行t檢驗，在得到的這些顯著的共表達基因對后，我們去除了比對區(qū)域同源性達70%的cDNA基因對以減少DNA microarray數(shù)據(jù)庫中的交叉雜交產(chǎn)生的假陽性。 3 這樣的話，就篩選得到11個數(shù)據(jù)包括274次實驗，這些實驗中一對基因屬于同一個生物過程是和其共表達是顯著相關的。 4 從這11個芯片數(shù)據(jù)庫中得到的基因之間的聯(lián)系仍然是通過上面加權的方法進行整合 注解： 1 作者還通過比較基因組學的分析來推測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，能夠反應這兩個基因處于同一生物過程中。 2 用了184個細菌等原核生物，這些細菌的在水稻蛋白質組中BLASTP得到最大數(shù)目的同源蛋白 3 一對基因在系統(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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