转录组和代谢组联合分析思路

转录组和代谢组是生物学研究中常用的两种高通量技术。转录组主要用于探究不同处理下基因的表达变化，但是难以确定关键途径，也无法鉴定控制关键途径的结构。代谢组作为生命活动最终的体现者，可以将机体表型上的微小变化指数放大，因此利用代谢组可反映表型的状态变化。但是单独代谢组检测，无法解释影响表型的基因机理。代谢组与转录组的关联分析可在一定程度上克服上述单一组学研究的局限性，从而在代谢通路上更好地解释转录调控机制。

如何对转录组和代谢组数据进行联合分析仍是一个具有挑战性的问题。目前，转录组和代谢组的联合分析主要分为两大部分，一是寻找共同的KEGG通路和富集功能；二是进行相关性的关联分析。将差异基因和差异代谢物在KEGG上共同富集的基因和代谢物进行联合分析，并计算差异基因和差异代谢物的相关性，构建相关性网络，可以找出引起代谢物发生变化的关键作用基因，确定关键的调控通路。

（来源于百迈客公司转录组和代谢组联合分析的结题报告）

这里，先给大家分享一篇发表在Cell Commun Signal（2区，IF=8.4）期刊上的文章《Slc2a6 regulates myoblast differentiation by targeting LDHB》，这是一篇典型寻找RNA-seq和代谢组学共同调控通路的文章。首先，作者先进行了RNA-seq测序分析，表明干扰Slc2a6 可以调节C2C12细胞的糖酵解（glycolysis）和糖异生（gluconeogenesis）途径。

接着，为了探究Slc2a6调控糖酵解和糖异生的潜在机制，GC-MS对转染细胞进行了非靶向代谢组学分析，以鉴定活性代谢物。同样发现，糖酵解/糖异生为Slc2a6敲除后主要影响的代谢途径之一，并证明了其对乳酸水平的影响。

最后，为了确定哪个基因介导 Slc2a6 敲低后乳酸水平的升高，作者利用Genecard 数据集中4750 个乳酸代谢相关基因与 Slc2a6 敲低后的 RNA-seq 数据中190 个显着下调基因进行overlapping分析，最终，证实了Slc2a6 靶向 LDHB 调节乳酸代谢和糖酵解的作用机制，并证明了乳酸对肌生成的抑制作用。

上述文章算是两种组学分析中较为顺利的一篇文章。在实际分析中，不论哪两组组学联合分析，通过寻找共同具有统计学意义上显著性共享通路其实是很难找到的，特别是代谢组和转录组的联合分析。当我们拿到公司的结题报告时，不妨先大致看一下自己的数据。一般地，公司会给到大家利用两组学共同富集到的KEGG pathway绘制而成的气泡图。气泡图是一个五维图，即通过横纵坐标、气泡颜色渐变、形状、大小体现不同组学共同富集到的KEGG pathway。其中，横坐标代表该通路在不同组学的富集基因（Diff/Background），纵坐标代表KEGG pathway名称；红-黄-绿色的渐变代表富集的显著程度由高-中-低的变化，用Pvalue表示；气泡的形状代表不同的组学，气泡的大小代表差异代谢物或基因的数目，数目越大，点越大。通过这气泡图我们不难发现共享通路中的代谢物和差异基因之间的关联很是微弱！

另外，九象限图可以用来展示每个差异分组里皮尔逊相关系数大于0.80且pvalue小于0.05的物质的差异倍数情况，用黑色虚线，从左至右、从上至下，依次分为 1-9 个象限。横坐标代表基因差异倍数的log2值，小于1代表基因下调，大于1代表基因上调。纵坐标代表代谢物的差异倍数的log2值，小于1代表代谢物下调，大于1代表代谢物上调。从九象限图中我们也不难看出，两种组学间相关性的微弱！（这就是为什么大多数联合分析并不会很顺利）

这种情况在联合分析中很是常见，下面我们看看高分文章是如何巧妙避雷，将两种分析整合成一个完整故事的。这里，我们以2023年发表在Journal of Cachexia, Sarcopenia and Muscle（1区，IF=8.9）期刊上的一篇文章《Pyruvate dehydrogenase B regulates myogenic differentiation via the FoxP1–Arih2 axis》为例，解读整合分析的套路：首先，作者收集了大量的GEO数据，寻找人类衰老过程中与骨骼肌生理变化相关的潜在调控基因，最终确定了靶点——丙酮酸脱氢酶B（Pyruvate dehydrogenase B，PDHB）。PDHB已被报道位于线粒体内，参与多种能量代谢途径，因此，作者对PDHB敲低组和对照组先进行了基于LC-MS的非靶向代谢组学分析，通过通路富集分析作者发现丙酮酸代谢（pyruvate metabolism）是最为显著变化的通路，因此将其作为研究目标，对其通路中的差异代谢物进行了表达量热图分析，最终发现敲低PDHB与乳酸积累有关。

为了进一步探究基因水平上的变化，作者又进行了RNA-seq分析。转录组学重点是对显著上调表达的DEGs进行GO功能注释，结果发现了PDHB最为显著影响的细胞分解代谢过程。

这里，作者就很巧妙地将基因的功能也定位到了与代谢相关的功能上，并没有进一步进行两个组学的相关性分析，而是直接通过分子实验去验实这些与细胞代谢功能相关的基因是否会影响到生物骨骼肌细胞的分化和乳酸的积累。

总结

生物体的生命活动是个非常复杂的过程，环境、基因、mRNA、调控因子、蛋白、代谢等相互作用，共同影响着生命系统的表型和性状。因此，多组学联合分析必定会成为未来生物学家研究机体生命活动机制的必经之路。面对不同层次的分析，多种多样的组学，如何巧妙地将将不同来源的信息进行整合，显得尤为重要。这需要我们日常不断地学习和积累知识，做到灵活应用知识和思考问题，从而不断激发自己的科研灵感！