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多層組學聯(lián)合分析

transcriptomics & Proteomics & metabonomics

多層組學整合分析 

       蛋白組是某種生物所能表達的所有蛋白質(zhì)，蛋白質(zhì)是生命功能的執(zhí)行者，其含量的變化在生物體的生長、環(huán)境應激、疾病發(fā)生發(fā)展等過程中發(fā)揮著重要的作用，是生命活動執(zhí)行者。

       代謝組是指某個時間點上一個細胞所有代謝物的集合，尤其指在不同代謝過程中充當?shù)孜锖彤a(chǎn)物的小分子物質(zhì)，如脂質(zhì)，糖，氨基酸等，可以解釋取樣時該細胞的生理狀態(tài)。

       轉(zhuǎn)錄組是在特定時間所需生物信息，編碼蛋白質(zhì)的基因衍生而來的 RNA 分子的集合。狹義講是所有 mRNA 的集合， 它是在整體水平上研究細胞中基因轉(zhuǎn)錄的情況及轉(zhuǎn)錄調(diào)控的規(guī)律。

       簡而言之，轉(zhuǎn)錄組就是從 RNA 水平研究基因表達的情況， 是研究細胞表型和功能的一個重要手段；而代謝組中的代謝物是通過翻譯這些組成轉(zhuǎn)錄組的 mRNA 分子而合成后表達產(chǎn)生的。

在目前各種類型的組學中，核酸組學(主要是基因組學和轉(zhuǎn)錄組學)告訴我們可能發(fā)生什么（發(fā)掘生命現(xiàn)象的底層原因），蛋白組學告訴我們將要發(fā)生什么（發(fā)掘生命現(xiàn)象的表層原因），而代謝組學告訴我們正在發(fā)生什么（發(fā)掘生命現(xiàn)象的分子結(jié)果）。將不同組學結(jié)果進行深入整合，實現(xiàn)從原因和結(jié)果兩個層面探究生命現(xiàn)象的分子本質(zhì)，這將使得我們的研究更全面、更可靠。

實例分析

轉(zhuǎn)錄組、蛋白組和代謝組綜合分析探究水稻幼苗應對干旱脅迫的能量儲備物質(zhì)調(diào)控

基本信息

材料：水稻幼苗                         主要技術(shù)：基因芯片、雙向電泳、GC-MS全代謝組

期刊：Proteomics                    影響因子：4.878

文章摘要

我們分析了水稻幼苗在干旱脅迫下的蛋白質(zhì)組反應。雙向電泳分析發(fā)現(xiàn)了71個差異表達蛋白，其中60個得到了成功鑒定。功能分類表明大部分下降表達的蛋白都與蛋白翻譯相關(guān)；相反，上升表達的蛋白則主要參與了蛋白折疊與裝配。此外，還發(fā)現(xiàn)了很多參與代謝(比如糖代謝)的蛋白也發(fā)生了差異表達。基于cDNA芯片的轉(zhuǎn)錄組分析和基于GC-MS的代謝組學分析分別發(fā)現(xiàn)了4756個差異表達基因以及37個差異表達代謝產(chǎn)物。通過將這些數(shù)據(jù)與蛋白組結(jié)果結(jié)合，我們發(fā)現(xiàn)干旱脅迫引起水稻幼苗額外的能量消耗以及存儲物質(zhì)的快速轉(zhuǎn)化。此外，代謝組分析發(fā)現(xiàn)的6個差異表達氨基酸在干旱脅迫下全都表現(xiàn)增強表達，同時參與這些氨基酸合成的酶也上升表達。所以，我們推測干旱脅迫增強了由碳水化合物和脂肪酸向氨基酸方向的能量轉(zhuǎn)化。對該基礎代謝網(wǎng)絡的分析增加了我們對水稻應對干旱脅迫的認識。

方法流程

水稻梯度干旱脅迫后形態(tài)和生理指標

差異表達基因、蛋白所屬代謝通路整合列表

多層組學探究干旱脅迫下植物的內(nèi)在分子調(diào)節(jié)機制：合成作用受抑制，儲備物質(zhì)降解利用加快，形成了從糖和脂肪酸向各類氨基酸(特別是脯氨酸)和次生代謝轉(zhuǎn)換的物質(zhì)變換方向并伴隨大量ATP產(chǎn)生以便提高滲透勢與合成抗旱相關(guān)蛋白。

小鹿點評

不同的生物組學技術(shù)在研究過程中的優(yōu)缺點不同。本文是為數(shù)不多的采用三層組學(轉(zhuǎn)錄、蛋白和代謝)綜合分析水稻響應干旱脅迫的分子調(diào)控。不同組學的數(shù)據(jù)實現(xiàn)了很好的驗證和補充，并最終解析了干旱脅迫下基礎代謝物之間的相互變化關(guān)系，同時將這些變化與能量生成、抗旱蛋白合成等植物內(nèi)在調(diào)控過程和目標實現(xiàn)了較好的結(jié)合。

文獻來源

Shu L. et al., Genetic, proteomic and metabolic analysis of the regulation of energy storage in rice seedlings in response to drought. 2011, Proteomics.

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