由于分子调控网络组成的复杂性，转录组多组学研究已经成为了深入挖掘分子调控网络和发表高分文章的重要策略之一，其中“转录组+代谢组”关联分析是转录组多组学分析中最为热门的研究方案，文章发表量和相关期刊影响因子一直居高不下。不同的多组学搭配方案能够挖掘出不同的分子调控信息，而“转录组+代谢组”则是将基因表达的起始和终止联系起来，以此来探究两者之间的表达差异，从而去挖掘在基因表达的过程中潜在的重要调控机制。
那么在“转录组+代谢组”关联策略中，分析思路又是怎样的呢？相较于单组学而言，关联分析又有何不一样呢？在得到多组学结果之后又该如何从中挖掘出关键信息呢？在此，小编以一篇基迪奥客户文章案例来为大家归纳总结“转录组+代谢组”分析中的常规分析思路。
发表时间：202307
影响因子：9.2
合作单位：宁夏大学
研究背景
肌内脂肪含量与牛肉质量之间存在着密切的相关性，而FOXO1参与脂肪细胞的分化和脂质代谢过程，但是其中具体的分子机制尚未清楚。本研究主要构建了FOXO1敲降脂肪细胞系和阴性对照组，利用“转录组+代谢组”关联策略来挖掘FOXO1在脂肪合成代谢中的分子机制。
研究思路
图1. 研究思路
研究结论
1. 转录组单组学分析
在转录组单组学分析结果中，首先用PCA分析来验证不同处理的样本之间的重复性，以此比较样本是否可靠（图2.A）。接着进行了在组学数据挖掘中常用的差异基因分析（图2.B）和对显著差异表达前20的DEGs绘制了差异比较聚类热图（图2.C）。然后为了进一步探索DEGs的功能，对检测出的DEGs进行了GO富集分析（图2.D-E）和KEGG富集分析（图2.F），发现DEGs主要显著富集在与脂肪生成密切相关的IL-17、TNF和PI3K/AKT途径上。总而言之，在经过对DEGs和KEGG通路富集的综合分析之后，转录组单组学分析结果表明，FOXO1蛋白在脂质合成代谢中有显著影响。
图2. 转录组单组学分析结果（A、C、E、F由Omicsmart绘制）：PCA分析（A）；差异分析（B）；差异聚类热图分析（C）；GO富集分析（D、E）；KEGG富集分析（F）
2. 代谢组单组学分析
在代谢组检测结果中，会鉴定出两种模式的DEMs，分别是POS模式（图3.A）和NEG模式（图3.B）。分别对这两种模式下鉴定出的DEMs进行KEGG富集分析，结果显示，在POS模式下受到FOXO1显著影响的代谢途径主要包括脂质代谢、氨基酸代谢和核苷酸代谢（图3.C）；在NEG模式下，受到影响的代谢途径主要是碳水化合物代谢、氨基酸代谢和核苷酸代谢（图3.D）。然后根据不同途径之间的作用关系绘制了相互作用网络图，筛选核心代谢途径（图3.E-F）。最后利用MSEA分析差异代谢产物在脂质代谢相关途径中的富集情况（图3.G-H）。即经过代谢组单组学分析后，发现FOXO1通过改变不同代谢产物的分泌和相关代谢通路来调控脂肪生成的。
图3. POS模式和NEG模式下的代谢产物分析结果（C-H由Omicsmart绘制）：差异分析（A、B）；KEGG富集分析（C、D）；相互作用网络图（E、F）；MSEA分析（G、H）
3. 转录组-代谢组分析
在进行多组学关联分析的时候，主要是将它们各自鉴定出的差异物质-源基因进行整合分析，挖掘基因在不同组学水平之间的潜在联系和关联程度，从而去锁定关键通路或者是关键基因。在这个案例的关联分析中，除了研究不同组学水平上的共同富集途径之外，它还为了探究出哪些DEGs和DEMs之间相互关联，进行了不同组学的O2PLS分析（图4.A）和两组学间的关联分析（图4.B）。然后也可以根据相关系数，将具有显著相关的DEMs和DEGs筛选出来，绘制相关性热图（图4.C）和相关性网络图（图4.D）去展示重要的DEGs和DEMs。
综合上述分析结果，发现FOXO1可以通过影响AMPK和PI3K/AKT途径来调节牛的脂肪生成，而CD36和STEAP4可能是调节脂肪生成的关键靶基因。
图4. 转录组-代谢组关联分析结果：不同组学水平的O2PLS载荷图（A）；两组学间的关联载荷图（B）；相关性热图（C）；相关性网络图（D）
分析思路总结
在这个案例中，组学分析主要分为了三个部分：转录组单组学分析、代谢组单组学分析、转录组-代谢组关联分析。分析内容包含了主成分分析、差异分析、富集分析、相互作用网络图分析、两组学间共有富集途径分析、O2PLS分析、两组学间关联载荷图、相关性热图、相关性网络图分析等。由此可以看出，在进行组学分析的时候，主要是依据于功能通路和表达量来进行数据挖掘，逐渐缩小筛选范围，最后确定目标基因。
所以，在进行多组学研究时，常用的分析步骤如下所示：
1、单组学分析：如主成分分析、差异富集分析；
2、两组学关联分析：根据基因表达在不同组学水平上的变化特征，挖掘不同组学水平之间潜在的分子联系。常用的分析手段有O2PLS分析、两组学间关联载荷图、相关性分析等；
3、根据以上结果和实际研究需求，筛选出目标基因，深入分析。
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图5. Omicsmart——PCA图维度切换
图6. Omicsmart——圈选功能
图7. Omicsmart——相关性热图参数调整
参考文献
- Song Y, Zhang J, Jiang C, et al. FOXO1 regulates the formation of bovine fat by targeting CD36 and STEAP4 [published online ahead of print, 2023 Jul 26]. Int J Biol Macromol. 2023;248:126025. doi:10.1016/j.ijbiomac.2023.126025
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