真核无参转录组生物信息分析结题报告
建库测序流程
Total RNA样品检测
文库构建
上机测序
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一、建库测序流程
从RNA 样品到最终数据获得，样品检测、建库、测序每一个环节都会对数据质量和数量产生影响，而数据质量又会直接影响后续信息分析的结果。为了从源头上保证测序数据的准确性、可靠性，诺禾致源对样品检测、建库、测序每一个生产步骤都严格把控，从
根本上确保了高质量数据的产出。实验流程图如下：
1 Total RNA 样品检测
诺禾致源对RNA 样品的检测主要包括4种方法：(1) 琼脂糖凝胶电泳分析RNA 降解程度以及是否有污染(2) Nanodrop 检测RNA 的纯度（OD260/280比值）(3) Qubit 对RNA 浓度进行精确定量(4) Agilent 2100精确检测RNA 的完整性
2 文库构建及库检
样品检测合格后，用带有Oligo （dT ）的磁珠富集真核生物mRNA （若为原核生物，则通过试剂盒去除rRNA 来富集mRNA ）。随后加入fragmentation buffer 将mRNA 打断成短片段，以mRNA 为模板，用六碱基随机引物（random hexamers ）合成一链cDNA ，然后加入缓冲液、dNTPs 、RNase H 和DNA polymerase I 合成二链cDNA ，随后利用AMPure XP beads 纯化双链cDNA 。纯化的双链cDNA 再进行末端修复、加A 尾并连接测序接头，然后用AMPure XP beads 进行片段大小选择，最后进行PCR 富集得到最终的cDNA 文库。文库构建完成后，先使用Qubit2.0进行初步定量，稀释文库至1ng/ul ，随后使用Agilent 2100对文库的insert size 进行检测，insert size 符合预期后，使用Q-PCR 方法对文库的有效浓度进行准确定量（文库有效浓度 ＞2nM ），以保证文库质量。文库构建原理图如下：
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库检合格后，把不同文库按照有效浓度及目标下机数据量的需求pooling 后进行Illumina HiSeq/MiSeq 测序。
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二、生物信息分析流程
对于无参考基因组的转录组分析，可先将测序所得的序列拼接成转录本，以转录本为参考序列，进行后续分析。信息分析流程图
如下：
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三、结果展示及说明
1 原始序列数据
高通量测序(如Illumina HiSeq TM2000/Miseq TM)得到的原始图像数据文件经CASAVA碱基识别(Base Calling)分析转化为原始测序序列（Sequenced Reads），我们称之为 Raw Data或Raw Reads，结果以 FASTQ (简称为fq)文件格式存储，其中包含测序序列（reads）的序列
信息以及其对应的测序质量信息。
FASTQ格式文件中每个read由四行描述，如下：
@H W I-S T1276:71:C1162A C X X:1:1101:1208:24581:N:0:C G A T G T
N A A G A A C A C G T T C G G T C A C C T C A G C A C A C T T G T G A A T G T C A T G G G A T C C A T
+
#55???B B B B B?B A@D E E F F C F F H H F F C F F H H H H H H H F A E0E C F F D/A E H H
其中第一行以“@”开头，随后为Illumina 测序标识别符(Sequence Identifiers)和描述文字(选择性部分)；
第二行是碱基序列；
第三行以“+”开头，随后为Illumina 测序标识别符(选择性部分)；
第四行是对应碱基的测序质量，该行中每个字符对应的 ASCII 值减去 33，即为对应第二行碱基的测序质量值。
Illumina测序标识符详细信息如下：
HWI-ST1276Instrument – unique identifier of the sequencer
71run number – Run number on instrument
C1162ACXX FlowCell ID – ID of flowcell
1LaneNumber – positive integer
1101TileNumber – positive integer
1208X – x coordinate of the spot. Integer which can be negative
2458Y – y coordinate of the spot. Integer which can be negative
1ReadNumber - 1 for single reads; 1 or 2 for paired ends
N whether it is filtered - NB：Y if the read is filtered out, not in the delivered fastq file, N otherwise
0control number - 0 when none of the control bits are on, otherwise it is an even number
CGATGThao Illumina index sequences
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2 测序数据质量评估
2.1 测序错误率分布检查
如果测序错误率用e 表示，Illunima HiSeq TM 2000/Miseq TM 的碱基质量值用Q phred 表示，则有：Q phred =-10log 10(e)。Illunima Casava 1.8版本碱基识别与Phred 分值之间的简明对应关系见下表：
Phred 分值
不正确的碱基识别
碱基正确识别率
Q-sorce
101/1090%Q10201/10099%Q20301/100099.9%Q3040
1/10000
99.99%
Q40
对于RNA-seq 技术，测序错误率分布具有两个特点，具体见图1：
(1)测序错误率会随着测序序列(Sequenced Reads)的长度的增加而升高，这是由于测序过程中化学试剂的消耗而导致的，并且为illumina 高通量测序平台都具有的特征(Erlich and Mitra, 2008; Jiang et al.)。
(2)前6个碱基的位置也会发生较高的测序错误率，而这个长度也正好等于在RNA-seq 建库过程中反转录所需要的随机引物的长度。所以推测这部分碱基的测序错误率较高的原因为随机引物和RNA 模版的不完全结合所致(Jiang et al.)。一般情况下，单个碱基位置的测序错误率应该低于1%
。
图1 测序错误率分布图
横坐标为reads 的碱基位置，纵坐标为单碱基错误率
前100bp 为双端测序序列的第一端测序 Reads 的错误率分布情况，后100bp 为另一端测序reads 的错误率分布情况。
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2.2 A/T/G/C 含量分布检查
GC 含量分布检查用于检测有无AT 、GC 分离现象。
对于RNA-seq 来说，因随机性打断及G/C 和A/T 含量分别相等的原则，理论上GC 及AT 含量每个测序循环上应分别近似相等(若为链特异性建库，可能会出现AT 分离和/或GC 分离)，且整个测序过程基本稳定不变，呈水平线。但在现有的高通量测序技术中，反转录成cDNA 时所用的6bp 的随机引物会引起前几个位置的核苷酸组成存在一定的偏好性，这种波动属于正常情况。如图 2
所示：
图2 GC 含量分布图
横坐标为reads 的碱基位置，纵坐标为单碱基所占的比例；不同颜色代表不同的碱基类型
前100bp 为双端测序序列的第一端测序Reads 的GC 分布情况，后100bp 为另一端测序reads 的GC 分布情况。
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2.3 测序数据过滤
测序得到的原始测序序列（Sequenced Reads
）或者 raw reads ，里面含有带接头的、低质量的reads ，如图3所示。为了保证信息分析质量，必须对raw reads 过滤，得到clean reads ，后续分析都基于 clean reads 。数据处理的步骤如下：
(1) 去除带接头(adapter)的reads ；
(2) 去除N(N 表示无法确定碱基信息)的比例大于10%的reads ；
(3) 去除低质量reads(质量值sQ <= 5的碱基数占整个read 的50％以上的reads)。RNA-seq 的接头信息：
TruSeq ? RNA and DNA Sample Prep Kits (v1 and v2) 2,5
TruSeq Universal Adapter （5’端接头）
5’ AATGATACGGCGACCACCGAGATCTACACTCTTTCCCTACACGACGCTCTTCCGATCT TruSeq Adapter （3’端接头，带下划线的 6bp 的碱基为 Index ，共有24种Index ）
5’ GATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAGTCACATCACGATCTCGTATGCCGTCTTCTGCTTG
图3 原始数据组成
不同颜色的比例分别代表不同成分比例
(1)Adapter related ：因有接头，过滤掉的 reads 数及其占总 raw reads 数的比例。(2)Containing N ：因 N 含量超过 10%，过滤掉的 reads 数及其占总raw reads 数的比例。
(3)Low quality ：因低质量，过滤掉的reads 数及其占总raw reads 数的比例。(4)Clean reads ：最终得到的 clean reads 数及其占总 raw reads 数的比例。
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2.4 测序数据质量情况汇总
样品测序产出数据质量评估情况详见表1。
表1 数据产出质量情况一览表
Sample Raw Reads Clean reads Clean bases Error(%)Q20(%)Q30(%)GC(%) VIYCK_15145489450205417 5.02G0.0397.8992.4845.55 VIYCK_25145489450205417 5.02G0.0397.6892.7845.45 VIYCd_14283315141793838 4.18G0.0398.4694.4645.45 VIYCd_24283315141793838 4.18G0.0397.5492.9745.38
Sample: 样品名。 1为左端reads，2为右端reads。样品的 clean reads 总数为左端+右端。
Raw reads：统计原始序列数据，以四行为一个单位，统计每个文件的测序序列的个数。
Clean reads：计算方法同 Raw Reads、Raw bases，只是统计的文件为过滤后的测序数据。后续的生物信息分析都是基于Clean reads。
Clean bases：测序序列的个数乘以测序序列的长度，并转化为以G为单位。
Error rate：碱基错误率。
Q20、Q30：分别计算 Phred 数值大于20、30的碱基占总体碱基的百分比。
GC content：计算碱基G和C的数量总和占总的碱基数量的百分比。
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3 转录本拼接
3.1 转录本拼接
我们采用针对转录组拼接的 Trinity （版本：v2012-10-05;参数设置：min_kmer_cov 为2，其它参数为默认参数）软件进行拼接。拼接的基本过程如下图所示（Grabherr et al, 2011）
:
拼接得到的转录本序列信息以FASTA 格式储存，如下所示：
>c o m p 0_c 0_s e q 1 l e n =305 p a t h =[306:0-224 68:225-264 531:265-304]C A G G A C A C A A C A T A T A T C C G A G T T G G T G T G G C T A T C G A G C A G G G C T C G G A C A C A C T G A G G A T G C A T G C T C T A T G C T G G A G C C T C A T G G A T C G G G A C C G C C C A G C C T C A T T A C A A G G G T T T T A C T C T G T C G G A A A T G T G G C T T T G A T T T A G A G A A G G C A A C A A C T C C A G G C C A G G A C T G T A G G A G A G A G C A C A T C T A C A A C C A C T G C A G T C C C G G A C T G T A G G A G A G A C C A C A C C T A C A A C C A C T G C A G G C C A G G G C T G T A G G A G G G A C C A C A C C T A C A A C C A C T G C A G G C C A G G G C T G T A G G A G G >c o m p 1_c 0_s e q 1 l e n =623 p a t h =[1565:0-622]A A A A A A A A G G G A A A C G T G A A A T C A A C G A C T A T T A T A A C C T T A A A T C A A A C T T A T C A C C A G G T G A A T T A A G C C C A T C T C T G T G G G C C A G A G C A T G T G T A T A A T T A C T T A A A T A C C A A T G T A G T G G G T T T T T A A C A A A C A T G A C A A C C T G T A G G A A A T G A A T G G T A G A T T A T G A A A T T A C T C C T C A T T C A A C A T A C A T T T C T C A A C A G A A G C T A C A T T T G A T T A T G T G T T T G C T A G T T A C A T A T T A T G A C G C T T T G T A T T T T G A C A T T A A A G G G G T T T A A T A A C T T A C A G C A A G A C A G A T G T T A C A T A C C C A A T T A T A G A C C G G T T A C A A T T A C A G C T G T T G G G T A G G A T T T G T G T T C C T T T C A A G A C A G T G A C A A C C T T C A C A G T T G G T A G T A T T G A G A G T A C A C A C T T G C A C A T A C A T G C T C T T C C C A T C T A A G C A C A T A A A T A A A C C A A A C A A A A A A A A A C T G G T T G G C A A G G T G T G T G T G T A T A C A C A T G A A A G C A G A T T A T A T C T T A A C C T T A G A T C A A A C T T G A A T T A C T T G A T C C A A G A A G A G G A A C T A C A G T C C A G C A G T A A A G G G A C A T A C A T T T G T T T A C A T T T A C T T T G G G A C C T G C T C C A T G T T T A T A C A A T T
其中大于号>后紧跟转录本的id 号，len=后面为转录本的长度，即该转录本的碱基数，path 为从 de Bruijn Graph subComponent 中经历的路径。其后为该转录的碱基序列。每个转录本的id 号构成都为comp_c_seq, 其中comp 为拼接过程形成的de Bruijn Graph Component, c 为
subcomponet，可以看作为广泛意义上的基因，seq 代表转录本。详细解释见Trinity官方网站 https://www.doczj.com/doc/106605233.html,/。
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3.2 拼接转录本长度分布
用 Trinity 将测序序列拼接成一个转录组，以此作为后续分析的参考序列。取每条基因中最长的转录本作为Unigene 。对转录本及Unigene 的长度进行统计，结果见表2，表3和图4，图5。
表2 拼接长度频数分布情况一览表
Transcript length interval
200-500bp
500-1kbp
1k-2kbp
>2kbp
Total
Number of transcripts 100027443455729343241244906Number of unigenes
73643
17186
11339
7632
109800
表3 拼接长度分布情况一览表
Min Length
Mean Length
Median Length
Max Length
N50
N90
Transcripts 2011112712167961886457Unigenes
201
661
340
16796
1166
258
N50/N90的定义为： 按照长度将拼接转录本从大到小排序，累加转录本的长度，到不小于总长50%/90%的拼接转录本的长度就是N50/N90
。
图4 拼接转录本长度分布图
横坐标为拼接转录本的长度区间，纵坐标为对应长度的频数。
图4 拼接得到的Unigene 长度分布图
横坐标为拼接的到的Unigene 的长度区间，纵坐标为对应长度的频数。
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4．基因功能注释
4.1 基因功能注释
基因功能注释所用到的数据库：
Nr (NCBI non-redundant protein sequences) 是NCBI官方的蛋白序列数据库，它包括了GenBank基因的蛋白编码序列，PDB(Protein Data Bank)蛋白数据库、SwissProt蛋白序列及来自PIR（Protein Information Resource）和PDF（Protein Research Foundation）等数据库的蛋白序
列。
Nt (NCBI nucleotide sequences) 是NCBI官方的核酸序列数据库，包括了GenBank，EMBL和DDBJ（但不包括
EST,STS,GSS,WGS,TSA,PAT,HTG序列）的核酸序列。
Pfam (Protein family)是最全面的蛋白结构域注释的分类系统。蛋白质是由一个个结构域组成的，而每个特定结构域的蛋白序列具有
一定保守性。PFAM将蛋白质的结构域分为不同的蛋白家族，通过蛋白序列的比对建立了每个家族的氨基酸序列的HMM统计模型。PFAM家族按注释结果可靠性分为两大类：手工注释的可靠性高的Pfam-A家族和程序自动产生Pfam-B家族。我们通过HMMER3程序，搜
索已建好的蛋白结构域的HMM模型，对unigene进行了蛋白家族的注释。详见https://www.doczj.com/doc/106605233.html,/。
KOG/COG: COG是Clusters of Orthologous Groups of proteins的简称，KOG为euKaryotic Ortholog Groups。这两个注释系统都是NCBI的
基于基因直系同源关系，其中COG针对原核生物，KOG针对真核生物。COG/KOG结合进化关系将来自不同物种的同源基因分为不同
的Ortholog簇，目前COG有4873个分类，KOG有4852个分类。来自同一ortholog的基因具有相同的功能，这样就可以将功能注释直接继
承给同一COG/KOG簇的其他成员。详见https://www.doczj.com/doc/106605233.html,/COG/。
Swiss-Prot（A manually annotated and reviewed protein sequence database）搜集了经过有经验的生物学家整理及研究的蛋白序列。详
见https://www.doczj.com/doc/106605233.html,/uniprot/。
KEGG是Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes的简称，是系统分析基因产物和化合物在细胞中的代谢途径以及这些基因产物的功
能的数据库。它整合了基因组、化学分子和生化系统等方面的数据,包括代谢通路（KEGG PATHWAY）、药物（KEGG DRUG）、疾病（KEGG DISEASE）、功能模型（KEGG MODULE）、基因序列（KEGG GENES）及基因组（KEGG GENOME）等等。KO（KEGG ORTHOLOG）系统将各个KEGG注释系统联系在一起，KEGG已建立了一套完整KO注释的系统，可完成新测序物种的基因组或转录组
的功能注释。详见http://www.genome.jp/kegg/ 。
GO(Gene Ontology)是一套国际标准化的基因功能描述的分类系统。GO分为三大类ontology：生物过程（Biological Process）、分子功
能（Molecular Function）和细胞组分(Cellular Component)，分别用来描述基因编码的产物所参与的生物过程、所具有的分子功能及所处的
细胞环境。GO的基本单元是term，每个term有一个唯一的标示符（由“GO:”加上7个数字组成，例如GO:0072669）；每类ontology的term通
过它们之间的联系（is_a, part_of, regulate）构成一个有向无环的拓扑结构。详见https://www.doczj.com/doc/106605233.html,/。
各数据库及功能注释所用到的软件及方法：
与NR、NT、SwissProt、KOG、KEGG GENES序列数据库的比对：NCBI blast 2.2.27+;
PFAM蛋白结构域预测：HMMER 3.0 package，hmmscan;
GO功能注释：基于NR和Pfam两部分的蛋白注释结果:软件为Blast2GO v2.5(G?tz et al., 2008)和自写脚本;
KEGG相关注释：KAAS，KEGG Automatic Annotation Server。
注释结果统计见表4。
表4 基因注释成功率统计
Number of Unigenes Percentage (%) Annotated in NR5226647.6
Annotated in NT2461222.41
Annotated in KO2419922.03
Annotated in SwissProt4271438.9
Annotated in PFAM4309839.25
Annotated in GO5447949.61
Annotated in KOG2790725.41 Annotated in all Databases93018.47 Annotated in at least one Database6159156.09
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Total Unigenes109800100
Annotated in NR: NR注释成功的Unigene数目及其占总Unigene数的比例
Annotated in NT: NT比对成功的Unigene数目及其占总Unigene数目的比例
Annotated in KO: KO注释成功的Unigene数目及其占总Unigene数的比例
Annotated in Swissprot: Swissprot注释成功的Unigene数目及其占总Unigene数的比例
Annotated in Pfam: Pfam注释成功的Unigene数目及其占总Unigene数的比例
Annotated in GO: GO注释成功的Unigene数目及其占总Unigene数的比例
Annotated in KOG: KOG注释成功的Unigene数目及其占总Unigene数的比例
Annotated in all Databases: 在以上7个数据库中都注释成功的Unigene数目及其占总Unigene数的比例
Annotated in at least one Database: 在以上7个数据库中至少1个数据库注释成功的Unigene数目及其占总Unigene数的比例
Total Unigenes: 总的Unigene条数,占总Unigene比例为100%
注释结果示意部分见表5。
表5 基因注释结果（此处只展示 NR的部分比对结果，其它数据库比对注释结果详见结果文件夹中表格）
Gene ID Gene Length NR GI NR ID NR Score NR Evalue comp943620_c022*********NP_998528.1335 2.20751e-35
comp116203_c02571255543897XP_002513011.125640
comp453168_c0593********CAG31096.1719 5.43649e-89
comp767955_c0206324510832ADY44525.1146 5.89873e-10
comp83999_c0221218192496EEC74923.1143 5.5619e-10
Gene ID：为Trinity拼接得到的sub-component序列号
Gene Length：为该基因所产生的最长的转录本的长度
NR GI：为该基因序列比对上的核苷酸序列的GeneBank ID
NR ID：为该基因序列比对上的核苷酸序列在NR数据库中的ID号
NR Score：比对两两之间的得分的总和（得分依据特定的得分矩阵）
NR Evalue: 根据Score 以及Query序列的长度，库的大小计算得出的一个期望值，Evalue 本质上表示的是假阳性率，越小越好。
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4.2 GO 分类
对基因进行GO 注释之后，将注释成功的基因按照GO 三个大类（BP Biological process, CC Cellular component, MF Molecular Function ）的下一层级进行分类， 分类结果见图 6
。
图6 GO 分类图
横坐标为GO 三个大类的下一层级的GO term ，纵坐标为注释到该term 下（包括该term 的子term ）的基因个数，及其个数占被注释上的基因总数的比
例。
3种不同分类表示Go term 的三种基本分类（从左往右依次为生物学过程，细胞成分，分子功能）
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4.3 KOG 分类
KOG 分为26个group, 将KOG 注释成功的基因按KOG 的group 进行分类，结果见图7
。
图7 KOG 分类图
横坐标为KOG 的26个group 的名称，纵坐标为注释到该group 下的基因个数占被注释上的基因总数的比例
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4.3 KEGG 分类
对基因做KO 注释后，可根据它们参与的KEGG 代谢通路进行分类，结果见图8
。
图8 KEGG 分类图
纵坐标为KEGG 代谢通路的名称，横坐标为注释到该通路下的基因个数及其个数占被注释上的基因总数的比例。 将基因根据参与的KEGG 代谢通路分
为5个分支：细胞过程（A ，Cellular Processes ），环境信息处理（B ，Environmental Information Processing ），遗传信息处理（C ，Genetic
Information Processing ），代谢（D ，Metabolism ），有机系统（E ，Organismal Systems ）。
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5. CDS 预测
我们按NR、SwissProt、KEGG GENES的优先级顺序将unigene与以上蛋白库做blastx比对，根据最佳比对结果确定unigene基因的ORF
读码框，然后根据标准码子表确定其CDS及编码的氨基酸序列；将与以上数据库都比对不上的unigene用estscan(3.0.3)软件预测其CDS序
列得到部分结果显示如下：
通过blast比对已知蛋白数据库得到的结果展示：
>c o m p943620_c0;o r f1l e n=225f r a m e:-1s t a r t:225e n d:1S U M O-a c t i v a t i n g e n z y m e s u b u n i t2[D a n i o r e r i o]
>g i|33416909|g b|A A H55614.1|U b i q u i t i n-l i k e m o d i f i e r a c t i v a t i n g e n z y m e2[D a n i o r e r i o]
>g i|182889036|g b|A A I64556.1|U b i q u i t i n-l i k e m o d i f i e r a c t i v a t i n g e n z y m e2[D a n i o r e r i o]
A A A T T T G G T G T C G A C T T T T T T C G A A G T T T T T C T T T G A T T A T G A G T G C G T T G G A C A A T A G A
G C A G C A C G C A G T C A T G T T A A T C G A C T T T G T T T G G T T G C A G A T G T T C C T C T T G T C G A G A G T
G G T T C T G C T G G T T A T T T A G G G C A A G T T T C T G T A A T T C T T A A A G G C C G A A C T G A A T G T T A T
G A T T G C A C T C C G A A A C C T A T T C A A A A G A C A T T T C C C A G T T G C A C T
>c o m p116203_c0;o r f1l e n=2181f r a m e:-2s t a r t:2444e n d:264t R N A-d i h y d r o u r i d i n e s y n t h a s e,p u t a t i v e[R i c i n u s
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head说明：>（序列的ID，是这条基因的唯一识别符）；（orf1，预测ORF的id，有的基因有两个预测的ORF）len：（该ORF的碱基
的长度）frame：（该ORF在原来基因上的读码框，-代表负链）start：（该ORF在原来基因上的起始位置）end：（该ORF在原来基因上
的终止位置)(比对到蛋白库的基因的描述）
通过estscan软件预测的CDS的结果展示：
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head说明：>（序列的ID，是这条基因的唯一识别符）;（a代表是该基因的另一条ORF）len：（该ORF的碱基的长度）start：（该ORF在原来基因上的起始位置）end：（该ORF在原来基因上的终止位置）（minus strand代表该ORF在原来转录本上是负链，如果没有
这个信息，就是正链）
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6．SNP 分析
SNP 分析方法如下：首先将样本测序的reads 序列与unigene 用SOAP 进行比对，然后把双端和单端的比对结果合并到一起，过滤掉duplicated reads 和multi-mapped reads ，将比对结果按转录本和坐标位置进行排序，之后用SOAPsnp （Li et al, 2009）对排序好的文件进行snp calling ，设置参数"seedLength "为30，"minLength "为50，"minInsert "为100，"maxInsert"为1000，"misMatch "为3，"ASCII "为"！"。得到的SNP 结果，按质量值(>=20)、测序深度(>=2)和SNP 间距(>=5)等条件进行过滤并去杂合，得到最终的高质量SNP 。统计基因的SNP 密度频数分布情况，结果见图9
。
图9 SNP 密度频数分布图
横坐标为基因上SNP 分布密度（每1000碱基SNP 的个数），纵坐标为对应密度的基因个数。
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7．SSR 分析
7.1 SSR 分析
采用MISA(1.0版，默认参数)对Unigene 进行SSR 检测, http://pgrc.ipk-gatersleben.de/misa/misa.html 。分析结果（部分）见表6。对不同SSR 类型在基因转录本的密度分布进行统计，结果见图10。
表6 SSR 分析结果列表 misa 文件
Gene ID
SSR nr.
SSR type
SSR
size
start
end
comp114091_c11p2(CT)8165368comp119697_c01p1(T)1111157167comp445813_c01p1(A)11118191comp111345_c11p2(TC)612408419comp112653_c0
1
p2
(CT)8
16
85
100
Gene ID ：做 SSR 分析的基因的 id
SSR nr.：SSR 给每个相同 id 的转录本的编号（不需要关注）
SSR type ：SSR 类型：c ，复杂重复类型；p1，单碱基重复；p2，两个碱基重复；p3 三个碱基重复……SSR ：重复序列
Size ：重复序列的大小
Start ：重复序列的开始碱基位置End
：重复序列的结尾碱基位置
图10 SSR 密度分布图
横坐标为不同的SSR 类型，纵坐标为每百万碱基中SSR 的个数。
温带和热带莲根状茎形成过程中的转录组分析 Transcriptomic Analysis of the Regulation of Rhizome Formation in Temperate and Tropical Lotus (Nelumbo nucifera ) 研究对象：莲根状茎 期刊：Scientific Reports 影响因子：5.578 合作单位：中国科学院武汉植物园 发表时间：2015年7月 摘 要 Rhizome is the storage organ of lotus derived from modified stems. The development of rhizome is a complex process and depends on the balanced expression of the genes that is controlled by environmental and endogenous factors. However, little is known about the mechanism that regulates rhizome girth enlargement. In this study, using RNA-seq, transcriptomic analyses were performed at three rhizome developmental stages—the stolon, middle swelling and later swelling stage —in the cultivars ‘ZO’ (temperate lotus with enlarged rhizome) and ‘RL’ (tropical lotus with stolon). About 348 million high-quality reads were generated, and 88.5% of the data were mapped to the reference genome. Of 26783 genes identified, 24069 genes were previously predicted in the reference, and 2714 genes were novel transcripts. Moreover, 8821 genes were differentially expressed between the cultivars at the three stages. Functional analysis identified that these genes were significantly enriched in pathways carbohydrate metabolism and plant hormone signal transduction. Twenty-two genes involved in photoperiod pathway, starch metabolism and hormone signal transduction were candidate genes inducing rhizome girth enlargement. Comparative transcriptomic analysis detected several differentially expressed genes and potential candidate genes required for rhizome girth enlargement, which lay a foundation for future studies on molecular mechanisms underlying rhizome Formation. 关键词 根状茎；变态发育； DGE 研究背景 莲根状茎，即莲藕，作为一种变态茎，是莲 的贮藏器官。根状茎的发育是一个复杂的过 程，受到与环境及内源因素调控的基因平衡 表达的影响。关于根状茎膨大的调控机制很 少为人所知。
转录组测序结题报告 1．mRNA纯化： 抽提得到的总RNA首先利用10U的DNaseI（Ambion，美国）在37℃消化1小时；然后利用Micropoly(A)PuristTM mRNA purification kit（Ambion，美国），进行mRNA纯化：把RNA稀释到250μl的体积，按照Kit的操作步骤（Cat.No:
1919）进行；最后得到的mRNA用100μl预热的THE缓冲液洗脱，利用NanoDrop 进行定量。 2．cDNA合成： cDNA合成是在Ng等2005年发表的方法基础上改进而成（文献1，图1）。第一链cDNA合成利用GsuI-oligo dT作为反转录引物，10μg的mRNA作为模板，用1000 单位的Superscript II reverse transcriptase (Invitrogen，美国)在42℃作用1小时完成；随后利用NaIO4（Sigma，美国）氧化mRNA的5’帽子结构，并连接生物素；通过Dynal M280磁珠（Invitrogen，美国）筛选连接了生物素的mRNA/cDNA，并通过碱裂解释放第一链cDNA；然后通过DNA ligase（TaKaRa，日本）在第一链cDNA的5’末端加上接头，然后通过Ex Taq polymerase (TaKaRa，日本)合成第二链cDNA。最后通过GsuI酶切去除polyA和5’端接头。 图1. 全长cDNA合成示意图 3．cDNA测序： 合成的cDNA利用超声仪（Fisher）打断到300-500bp的范围，利用Ampure beads（Agencourt，美国）进行纯化。随后纯化的cDNA利用TruSeq TM DNA XXmple Prep Kit – Set A (illumina，美国)制备文库，并利用TruSeq PE Cluster Kit (illumina，美国)进行扩增。最后在illumina机器上进行测序反应。 测序得到的数据统计见表1. 表1. Solexa测序统计 样品对照 1 2
首页 科技服务 医学检测 科学与技术 市场与支持 加入我们 关于我们 安徽医科大学研究人员携手诺禾致源重测序团队，通过对2种刚地弓形虫的全基因组重测序变异检测研究， 从基因组水平解释了2种虫株产生表型差异的原因，为弓形虫病的治疗和疫苗研发提供了理论依据。 该研究成果发表于2015年10月的BMC Genomics杂志（IF: 3.986）。 研究背景 刚地弓形虫（Toxoplasma gondii Nicolle&Manceaux, 1908）寄生于人和许多种动物的有核细胞，但只能在猫科动物的肠道内繁衍，能够引起人畜共患的弓形虫病。与北美和欧洲群体遗传结构不同，Chinese 1 (ToxoDB#9)是中国的弓形虫优势基因型。在Chinese 1型弓形虫中，Wh3（强毒株）和Wh6（弱毒株）对小鼠表现出了不 同的毒力。本研究拟通过全基因组重测序技术，从基因组水平探究两种虫株表型及致病性差异的原因。 研究结果 1 SNP、indel检测及注释与参考基因组比对发现，Wh3中共有505,856个SNPs，30,004个indels；Wh6中共有505,654个SNPs，30,658个indels。进一步分析两样本特有变异，发现Wh3中特有SNP和indels分别位于2847和2452个基因中，Wh6中特有SNP和indels分别位于2868和2613个基因中（图1，图3）。 图1 SNPs、indels的对比分析及分布情况统计 注：a为SNP韦恩图；b为indels韦恩图；c为SNP突变型分布情况；d为编码区indels长度分布情况 图2 CNVs（左）和SVs（右）的分布情况统计 图3 Wh3 （左）和Wh6（右）的全基因组变异情况 图4 I、II、III型弓形虫与Chinese 1型弓形虫的ROP16和GRA15序列比对分析 图5 三种弓形虫虫株的表达模式分析 NGS项目文章 全基因组重测序探索 探索刚地弓形虫毒力相关基因 BMC Genomics 2 CNV、SV检测及注释与参考基因组比对发现，Wh3中共有2320个SVs，1942个CNVs；Wh6中共有4661个SVs，3080个CNVs。其中，Wh3含有85个片段插入（总长度：282,700bp），2995个片段缺失（总长度：4,940,000 bp）；而Wh6含有90个片段插入（总长度：328,800bp），1852个片段缺失（总长度：7,157,700 bp）（图2，图3）。 3 毒力相关因子的变异信息分析通过对与弓形虫毒力和侵染性相关的一系列关键因子（R O P s 、GRAs、MICs、RONs和SAGs）的变异信息分析，发现与其他影响因子相比，GRA3和RON3的编码基因中含有更多的SNPs和indels；其中，G R A 3编码基因含有35个SNPs和2个indels，RON3编码基因含有89个SNPs和6 个indels。同时，与I、II和III型弓形虫相比，Chinese1型弓形虫的ROP16和GRA15表现为多态性的ROP16I/III 和GRA15 II（图4）。 4 qRT-PCR分析 为探究与Wh3和Wh6表型差异相关的基因，分别对Wh3、Wh6和RH这三种虫株进行qRT-PCR分析。与强毒株Wh3相比，发现在弱毒株Wh6中，GRA3和RON3的基因表达量显著上调，而ROM4, profilin, M2AP, AMA1, RON2, RON3和RON4的基因表达量显著下调。 与参考基因组虫株RH相比，在Wh3和Wh6中的SRS9, ROP8,MIC8和RON5的基因表达量均上调，而SAG1, ROP5和ROP18的基因表达量均下调（图5）。
一、结题报告的基本结构 结题报告是一项课题研究结束，研究者客观地、概括地介绍研究过程，总结、解释研究成果，向有关部门（机构）申请结题验收的文章。它是课题研究所有材料中最主要的材料，也是科研课题结题验收最主要的依据，其基本结构包括： 题目部分——标题、署名。 正文部分—— （1）序言（问题的提出、研究的动机）。 （2）理论依据。 （3）研究目标。 （4）研究方法（采用哪些教育科研方法）。 （5）研究的主要内容。 （6）研究过程概述。 （7）研究成果（概括性描述、列出图表、研究假设的检验结果）、结论与建议。 （8）存在的问题或研究的局限性。 结尾部分——注释、参考文献、附录。 结题报告要注意基本格式的规范化。根据具体情况，在体例上可作适当调整，我们反对格式呆板化，但也不能违反基本格式。接下来着重谈谈几个带有普遍性的问题。 二、题报告题目的表述要有明确性 结题报告的题目一般格式为：《……》课题结题报告。 关键是该课题题目应具体明确，准确地概括研究的方向、研究的广度和深度，且有新颖性。具体要求是：①应有价值、有新意。②范围既不会过于宽泛，也不会过于狭窄。③最好能囊括研究范围、对象、内容、方法。④题目内容最好涉及两个变量。⑤题目不要用疑问句形式。⑥题目要避免价值判断。⑦不宜用过分修饰、文学化的题目。⑧用词规范，切忌杜撰。 在研究过程中如果发现题目不当或该研究没有价值，就得终止研究，重新调整研究课题，并呈报立项审批单位。在结题报告中应写新的课题，并附上说明。 三、理论依据的选取、运用要准确 理论依据即本课题研究的科学依据，是选题论证的依据，是研究者对所研究问题预先赋予某种假设的理论依据和指导研究过程的理论依据。 选取理论依据要防止三种情况：①无“论”可依；②有“论”难依；③大“论”小“依”； ④有论不依。所选取理论的科学性、先进性、针对性和理解的深刻性直接关系到教育科学研究的水平。 教育理论都有很强的时代性和现实针对性，有的还存在其局限性，运用时不能拈来便用。 四、教育科研过程要作客观、清晰的概述 对研究过程的概述必须符合研究类型特点。教育科学研究方法有多种划分标准，因而教育科研有多种类型，诸如基础研究、应用研究、开发研究（发展研究）；理论研究、实验研究、调查研究、追因研究；探索性研究、描述性研究、解释性研究等等。对于各种研究，特别是应用研究和实验研究应明确界定。 应用研究用于应用或检验理论，评价它在解决教育实际问题中的作用。中小学教育科研大多数是应用研究。 实验研究是根据研究目的，运用一定的人为手段，主动干预或控制研究对象的发生、发展过程，以探索、验证所研究现象因果关系的研究过程。教育实验可分为探索性实验、验证性实验、推广性实验（当前我国进行的有学校整体改革实验、引进国外教育理论的验证实验、教育政策决策的实验、课程教材的改革实验、教学方法的改革实验（转载自第一范文网https://www.doczj.com/doc/106605233.html,，请保留此标记。））。
真核无参转录组生物信息分析结题报告 建库测序流程 Total RNA样品检测 文库构建 上机测序 F:/结题报告+老销售培训/结题报告模板修改/…/真核无参转录组_Report.html 1/38
2/38 F:/结题报告+老销售培训/结题报告模板修改/…/真核无参转录组_Report.html 北京诺禾致源生物信息科技有限公司 一、建库测序流程 从RNA 样品到最终数据获得，样品检测、建库、测序每一个环节都会对数据质量和数量产生影响，而数据质量又会直接影响后续信息分析的结果。为了从源头上保证测序数据的准确性、可靠性，诺禾致源对样品检测、建库、测序每一个生产步骤都严格把控，从 根本上确保了高质量数据的产出。实验流程图如下： 1 Total RNA 样品检测 诺禾致源对RNA 样品的检测主要包括4种方法：(1) 琼脂糖凝胶电泳分析RNA 降解程度以及是否有污染(2) Nanodrop 检测RNA 的纯度（OD260/280比值）(3) Qubit 对RNA 浓度进行精确定量(4) Agilent 2100精确检测RNA 的完整性 2 文库构建及库检 样品检测合格后，用带有Oligo （dT ）的磁珠富集真核生物mRNA （若为原核生物，则通过试剂盒去除rRNA 来富集mRNA ）。随后加入fragmentation buffer 将mRNA 打断成短片段，以mRNA 为模板，用六碱基随机引物（random hexamers ）合成一链cDNA ，然后加入缓冲液、dNTPs 、RNase H 和DNA polymerase I 合成二链cDNA ，随后利用AMPure XP beads 纯化双链cDNA 。纯化的双链cDNA 再进行末端修复、加A 尾并连接测序接头，然后用AMPure XP beads 进行片段大小选择，最后进行PCR 富集得到最终的cDNA 文库。文库构建完成后，先使用Qubit2.0进行初步定量，稀释文库至1ng/ul ，随后使用Agilent 2100对文库的insert size 进行检测，insert size 符合预期后，使用Q-PCR 方法对文库的有效浓度进行准确定量（文库有效浓度 ＞2nM ），以保证文库质量。文库构建原理图如下：
陆地棉基因组测序揭示四倍体棉进化与纤维发育机制Sequencing of allotetraploid cotton (Gossypium hirsutum L. acc. TM-1) provides a resource for fiber improvement 研究对象：陆地棉遗传标准系TM-1 期刊：Nature Biotechnology 影响因子：41.514 合作单位：南京农业大学 发表时间：2015年4月 摘 要 Upland cotton is a model for polyploid crop domestication and transgenic improvement. Here we sequenced the allotetraploid Gossypium hirsutum L. acc. TM-1 genome by integrating whole-genome shotgun reads, bacterial artificial chromosome (BAC)-end sequences and genotype-by-sequencing genetic maps. We assembled and annotated 32,032 A-subgenome genes and 34,402 D-subgenome genes. Structural rearrangements, gene loss, disrupted genes and sequence divergence were more common in the A subgenome than in the D subgenome, suggesting asymmetric evolution. However, no genome-wide expression dominance was found between the subgenomes. Genomic signatures of selection and domestication are associated with positively selected genes (PSGs) for fiber improvement in the A subgenome and for stress tolerance in the D subgenome. This draft genome sequence provides a resource for engineering superior cotton lines.关键词 陆地棉；de novo；四倍体 研究背景 陆地棉（Gossypium hirsutum L.）隶属锦葵目（Malvales），锦葵科（Malvaceae），棉属（Gossypium），因最早在美洲大陆种植而得名，是世界上最重要的棉花栽培品种，占全球棉花种植面积的90%以上。尽管陆地棉在棉花产业中占据核心地位，但由于其为异源四倍体，相关的全基因组测序工作一直难以开展。来自南京农业大学、北京诺禾致源、美国德克斯大学的国际团队，利用最新测序技术，成功构建了高质量的陆地棉全基因组图谱，为进一步改良棉花的农艺性状提供了基础，同时也为多倍体植物的形成和演化机制提供了新的启示。
转录组有参考基因组生物信息分析结题报告 一、生物信息分析流程 获得原始测序序列（Sequenced Reads）后，并且其相应的基因组参考序列( Reference Genome )可以获得的情况下，可以用有参考基因组信息分析流程对数据进行详细的分析，分析流程图如下：
二、结果展示 1. 原始序列数据 高通量测序（如Illunima HiSeq TM2000/ Miseq等测序平台）测序得到的原始图像数据文件经碱基识别（Base Calling）分析转化为原始测序序列（Sequenced Reads），我们称之为Raw Data或Raw Reads，结果以FASTQ（简称为fq）文件格式存储，其中包含测序序列（reads）的序列信息以及其对应的测序质量信息。测序样品中真实数据随机截取结果如下： @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1202:2188 1:N:0:GCCAAT CGGATGATCTTCTTAATCTCTCCTTGCATAGTTATGAAACAGTCCGTGGACTTGCTGGAAAATCTCTCTTGAAGATGATGAAGAGATGGCCCTCTACAAT + CCCFFFDFFHHHHJJJJJIJIGGGIGICIGIIJEIIJIIJJI@DHEDHECFGGAHGGJGHIICGEEIEHGGGIECEEHH@HE>C@EBBE@CCDDCCCDDC @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1237:2217 1:N:0:GCCAAT GAAGGTGAGTCTGAGGAGGCCAAGGAGGGAATGTTTGTGAAAGGATATGTCTACTAAGATATTAGAAAGTATGTACTACTACTACTACTACATGTTTTCA + @@@FDADDFDHFHIIIDHIIJJJGICGGGCGHGFIGHBHEHHGI;BDHHCFGCHIIIIEHGIGHHIJJE7??ACHCDFFFFFEEECCEE>C>ACCCDC>@ @HWI-ST1106:227:D14F6ACXX:1:1101:1382:2195 1:N:0:GCCAAT TTTTGCAACAATGGCTTCCACCATGATGACTACTCTACCACAGTTCAATGGACTCAAACCCCAACCTTTCTCAGCTTCTCCAATTCAAGGCTTGGTGGCA + @@@DD3DDFFFF:CDGI@GIEEDH
《新课程背景下初中数学课堂教学有效性研究》 结题报告 一、选题背景 目前初中数学课堂教学的目前状况常态教学中，“教师苦教、学生苦学”的目前状况在初中数学课堂中依然普遍存在。其典型表现为:三维目标的割裂、教学内容的泛化，教学层次的低下，解题教学的呆板，预设和生成的冲突等。造成学生学习状态低迷，学习喜好减弱，学习能力低下，主动精神和创造力缺失。课堂上没有了生命活力的焕发和学习主体个性精神的张扬，也感觉不到生命的挑战和学习者的内在愉悦。即使事先有预备的公开课等，也是“新瓶装旧水”，生硬地套用新课改模式，结果还是如从前一样——单调、枯燥、繁琐和压抑，学生数学素养并没有真正得到有效的提高。师生实际的精力付出和收效不成正比。除此，长期以来的惯性思维和惰性也抑制了教师创新意识的拓展，屏蔽了新问题解决的新角度和新出路，使得“高耗低效”这一重大新问题的探究和改进始终停留在口头上或纸面上，处于一种应付状态，甚至仍是“穿旧鞋走老路”，无实际之效，致使广大初中数学教师因一方面要减轻学生负担，提高课堂实效；另一方面又要加班加点，死盯硬盘，提高升学率而处于两难境地。因此，如何使我们的教师拥有新课程背景下的课堂教学有效性的理念，把握初中数学课堂教学有效性的策略，是摆在我们广大数学教师面前的一个课题。 二、课题研究的主要理论依据 1. 心理学关于认识论和动机理论认为：认识过程是指人们获得
知识的过程。在“需要、诱因与动机”的关系中，需要是人对某种客观要求的反映，这种要求可以来自有机体的内部（内环境），也可以来自个体周围的环境；动机是在需要的基础上产生的，诱因是与需要相联系的外界刺激物，它吸引有机体的活动，并使需要有可能得到满足。这表明调动学生的学习积极性并提高其知识和能力是可行的。 2. 多元智能理论认为：人至少具有八种智能，每种智能都具有同等的重要性且彼此互补、统整运作。不同的学生具有不同的心智组型，并且会以不同的方法来学习、表征与回忆知识，因此不应以相同的方法、相同的教材来教育所有的学生，教师应配合学生的不同需要而使用各种不同的方法来进行教学。 3.教学最优化理论。巴班斯基教学教育过程最优化的理论主要包括以下6个方面：(1)教学教育过程最优化的概念；(2)教学教育过程最优化的理论基础；(3)教学教育过程最优化的原则；(4)实施教学教育过程最优化的程序；(5)预防和克服学生成绩不良而采取的最优化措施；(6)对优秀学生实施教学教育过程最优化的途径。认为：要达到教学最优化的目的，就必须分析学生状况和教学任务，明确教学内容，选择教学方式、方法，拟定教学进度，对教学结果加以测定和分析等等。要达到最优化的关键：一是分析教材中主要的和本质的东西，确保学生能掌握这些内容；二是选择能有效地掌握所学内容、完成学习任务的教学方法、方式，进行有区别的教学。 4. 有效教学理论。该理论源于20世纪上半叶西方的教学科学化运动，有效教学理论的核心是教学的效益。它关注学生的进步或发展；
课题结题报告范文八篇 篇一 一、研究的缘由 《幼儿园教育指导纲要》指出，“玩是孩子的天性，要发现、保护和引导幼儿固有的天性。”“幼儿园以游戏为基本活动”。但在实际的幼儿园教育中，还存在重智育、轻游戏的倾向。家长也更关心孩子的智力发展，往往认为游戏就是“玩”，对孩子的成长没有多少用处。儿童游戏越来越少，孩子越来越孤独。而另一方面，民间游戏面临失传。那些以前给我们带来无限快乐的民间游戏踢毽子、跳房、投沙包------已不再为孩子们所熟悉。其实，民间游戏简单易学、趣味性强、材料方便、不受场地人数限制，具有很强的可操作性和潜在发展空间，正适合我们县城的幼儿园，我们何不把民间游戏介绍给孩子们，让他们也体验传统游戏的快乐呢？为此，我们幼儿园选取了董旭花教授的“学前儿童游戏的多元价值开发”子课题——“民间游戏的现代好处挖掘”，期望在课题引领下认真了解、解读民间游戏，让它在幼儿幼儿园教育中发挥巨大作用，让孩子们体会民间游戏的乐趣，促进孩子们健康快乐成长。同时也期望，在课题引领下，教师的专业素质得到进一步提高。 二、研究目标
1、以课题活动为契机，提高老师的专业素质，重点提高教师的教育科研潜力。[由https://www.doczj.com/doc/106605233.html,整理] 2、研究民间游戏所蕴含的教育价值，了解游戏对幼儿社会性交往潜力、情感、智力发展的作用。 三、研究资料 1、各年龄班如何选取适宜的民间游戏，如何对传统民间游戏进行改变和创新。 2、民间游戏与幼儿多元智能（个性是社会交往潜力）发展的关系。 四、研究对象 主要选取夏津华夏幼教中心3---6岁（小、中、大班）约300名幼儿作为研究对象。 五、研究方法 文献研究法、行动研究法、经验总结法、评优展示法、观察法、谈话法 1、文献研究法：透过对相关游戏资料的搜集、学习、分析和理解，了解关于幼儿游戏评价的最新进展和民间游戏的现状，为幼儿进行游戏活动带给理论支 持和方法指导。如：我们透过研究资料搜集了很多少数民族的游戏，如“叼羊大赛”、跳花竿等，孩子们很喜欢。
真核mRNA测序是基于HiSeq平台，对真核生物特定组织或细胞在某个时期转录出来的所有mRNA进行测序，既可研究已知基因，亦能发掘新基因，全 面快速地获得mRNA序列和丰度信息。真核mRNA测序方法可以分为：有参考转录组、无参考转录组以及数字基因表达谱（DGE）三大类。 技术参数 案例解析 ［案例一］ mRNA和small RNA转录组揭示新合成异源六倍体小麦杂种 优势的动态部分同源调控 诺禾致源携手中国农业科学院作物科学研究所，利用转录组测序技术，对杂交亲本、新合成异源六倍体小麦的幼苗、穗和种子进行了mRNA和smallRNA测序及信息分析，发现新合成异源六倍体小麦绝大部分基因表现为12类基因表达模式，包括加性表达，少部分的基因表现为非加性，基因的非加性表现出非常强的发育时期特异性，与生长势密切相关；miRNA的丰度随着倍性的增加逐渐下降，新合成异源六倍体小麦中非加性表达的 miRNA也同样表现出亲本显性表 达，miRNA的表达敏感性与生长势和适应性密切相关。该研究揭示了不同倍性 非对等杂种优势的分子基础。 ［案例二］ 磷酸三（2,3-二氯丙基）酯（TDCPP）对四膜虫生长繁殖的 抑制作用与核糖体相关 诺禾携手华中农业大学,利用转录组测序和信息分析技术,研究了TDCPP处理组和对照组差异基因表达,并对差异表达基因进行KEGG通路分析,发现核糖体基因通路显著富集, 同时伴随胞浆和粗面内质网上核糖体数量减少体积增大。这些探索表明四膜虫可以作为TDCPP反应的生物指标，为后续研究TDCPP作用其他生物的毒理机制提供了新视角。 ［案例三］ 转录组揭示寄主植物与宿主之间进行RNA交换的机制 参考文献 菟丝子被称作勒死草，会用被称作吸根的专用器官穿透宿主组织与其建立联系，可以吸取宿主的水份与营养物质，也能吸取RNA(mRNA)分子。本研究分别选取菟丝子和拟南芥及番茄的共生体茎上的三段组织进行转录组学的研究，发现寄生植物与寄主之间mRNA的转移量很大且是一种双向转移的模式；两种宿主相比，更多的拟南芥RNA被转移到菟丝子植物之中，而且菟丝子与拟南芥之间较自由的交换，可表明调节菟丝子吸根选择性的机制可能是宿主特异性的，从而揭示了寄主与宿主之间进行RNA转移的遗传机制。 [1] Li A, Liu D, Wu J, et al . mRNA and small RNA transcriptomes reveal insights into dynamic homoeolog regulation of allopolyploid heterosis in nascent hexaploid wheat [J]. The Plant Cell, 2014: tpc. 114.124388.[2] Jing Li, John P , Giesy, Liqin Yu, et al . Effects of Tris (1,3-dichloro-2-propyl) Phosphate (TDCPP) in Tetrahymena Thermophila: Targeting the Ribosome. Scientific Reports. 2015, 5:10562. [3] Kim G, LeBlanc M L, et al . Genomic-scale exchange of mRNA between a parasitic plant and its hosts [J]. Science, 2014, 345(6198): 808-811. 图1 非加性表达miRNA与亲本显性表达miRNA的 等级聚类分析和两者的关联 图2 显著富集的KEGG通路 图3 菟丝子与拟南芥、番茄转移RNA和非转移RNA的表达和富集分析 样品要求文库类型测序策略数据量类型 分析内容 项目周期 真核有参转录组测序 真核无参转录组测序 6 Gb、8 Gb、10 Gb、12 Gb clean data 6 M clean reads 3 Gb clean data 项目数据至少12 Gb clean data 数字基因表达谱（DGE） HiSeq PE150 HiSeq PE150 HiSeq SE50HiSeq PE125普通转录组文库； 链特异性转录组文库 40天50天30天 35天（有参）45天（无参） RNA样品总量≥1.5 μg； RNA样品浓度≥50 ng/μL 参考基因组比对 新转录本预测可变剪切分析SNP/InDel分析 基因表达水平分析RNA-seq整体质量评估 转录因子注释GO/KEGG富集分析蛋白互作网络分析基因共表达网络构建可视化结果展示 参考转录组拼接 转录本/Unigene长度统计 基因功能注释NR，NT，Swiss Prot GO，KEGG，KOG Protein Family CDS预测分析SNP/SSR分析
常州市景点旅游资料英译研究结题报告 一项目研究的背景 随着对外经济和文化交流的日益增加，越来越多的外国友人来到中国，特别是常州近年来经济开始发展，使英语作为“世界通语”的重要性显得尤为突出。而作为“城市脸孔”的景点旅游资料英译是给所有到中国来的外国人士留下第一印象的中国的名片。有此而得旅游翻译的重要性也日益突显，旅游景点旅游资料英译亟待普及和提高。但是通过网络对中国大多数旅游景点的调查结果以及我们团队对常州各景点的实地考察，我们不难发现,在这些景点中,景点旅游资料英译存在着诸多问题，这些问题严重制约着中国旅游业的发展，同时也严重损害了中国在世界的形象。因此，景点旅游资料英译研究日显必要，其目的很明确，即在必要的场合能够指示、提示、警示、帮助在华的外国友人更加方便的学习、旅游和工作。因而旅游翻译的质量无疑直接影响着游客对旅游景点的认识和欣赏，具有重要意义。 二项目的研究目标与研究过程 1、研究目标 此项研究将以文化翻译理论为理论指导，对常州市主要旅游景点如：红梅公园、中华恐龙园、春秋淹城、常州博物馆等地的旅游资料英译进行调查，通过分析收集的语料，总结这些旅游资料英译中存在的问题并其提出改进意见。通过这次训练使参加的学生能够充分锻炼实验动手能力和理论应用能力，并且能够熟练使用计算机等先进行技术手段进行数据分析处理和撰写总结报告。 2、研究过程 第一个月召开项目小组第一次会议分配相关任务，并选举项目的小组负责人
定期向指导教师汇报进展情况。2012.11—2012.12 ：搜集资料、实地考察；并定期召开项目会议了解各自进展情况，并对遇到的实际问题进行商讨以寻求最佳解决方案。在整个项目的实施过程中教师给学生以全程指导。2013.1—2013.4 ：参考文献，分析资料，利用已学知识对调查得出的问题提出相应的修改意见和建议，并撰写相关论文。2013.6—2013.9 ：对项目进行总结并撰写结题报告。2013.10—2013.12：进行结题的各项工作。 在进行常州公园公示语翻译现状调查过程中学生主要采用的方式为照片采集、归纳法和总结法。 三项目研究成果与分析 在对常州市区景点景点旅游资料英译研究进行调查，通过分析收集的语料，我们发现旅游资料英译中存在不少问题，对此我们进行了以下的总结。 一、景点旅游资料英译中存在或多或少的翻译错误 1 翻译中的Chinglish 因为不同国家的语言、风俗、兴趣等各有不同，在旅游翻译中应该细心甄别、求同化异、查漏补缺。就语言差异来说，忽视的后果就是产生Chinglish。我们在各个常州景区发现这个问题相当严重。例如溧阳天目湖山水园内“制茶表演”原译为“system tea performance ”。这里的“制”不是“制度”而是“制作”。我们认为应译做“Tea Making Performance ”。再如“小心有电”不能译作贻笑大方的“Carefully has there electricity! ”而可以译为“Caution! Electricity! ”通俗易懂。“小心路滑”有人译为“Notice: The roads are very slippery ”为符合英文的标语 习惯，可以改为“Slippery Road （Be Careful ）！”。如果是室内，还可改为“Caution：Wet Floor！”文化上的差异和缺失也往往是翻译的难点，弄不好还会在无意中得
川金丝猴全基因组测序解析其植食性机制与进化史 Whole-genome sequencing of the snub-nosed monkey provides insights into folivory and evolutionary history 研究对象：川金丝猴期刊：Nature Genetics 影响因子：29.352 合作单位：中国科学院动物研究所发表时间：2014年11月 摘 要 Colobines are a unique group of Old World monkeys that principally eat leaves and seeds rather than fruits and insects. We report the sequencing at 146× coverage, de novo assembly and analyses of the genome of a male golden snub-nosed monkey (Rhinopithecus roxellana ) and resequencing at 30× coverage of three related species (Rhinopithecus bieti , Rhinopithecus brelichi and Rhinopithecus strykeri ). Comparative analyses showed that Asian colobines have an enhanced ability to derive energy from fatty acids and to degrade xenobiotics. We found evidence for functional evolution in the colobine RNASE1 gene, encoding a key secretory RNase that digests the high concentrations of bacterial RNA derived from symbiotic microflora. Demographic reconstructions indicated that the profile of ancient effective population sizes for R. roxellana more closely resembles that of giant panda rather than its congeners. These findings offer new insights into the dietary adaptations and evolutionary history of colobine primates. 关键词 金丝猴；重测序；植食性；进化 研究背景 金丝猴（Rhinopithecu spp.)隶属于灵长目（Primates）、疣猴亚科（Colobinae）、仰鼻猴属 （Rhinopithecus ） ，目前共有5个种，即川、滇、黔、缅甸和越南金丝猴。通过对金丝猴基因组以及肠道基因组进行全面系统的研究，解析了金丝猴的植食性分子遗传机制，为了解疣猴亚科的系统进化、功能适应性奠定了遗传基础，同时开展了仰鼻猴属的进化历史和遗传多态性分析。
诺禾致源最新“高性价比”群体进化研究成果 继2013年合作完成地山雀基因组测序之后，北京诺禾致源重测序事业部团队与中国科学院动物研究所研究人 员再次携手，通过对13个地区的32只大山雀进行全基因组重测序，解析了喜马拉雅山脉东部大山雀对随海拨 变化的气候的适应机制。研究成果发表于2015年9月的Scientific Reports杂志（IF：5.578）。其中，中国科 学院动物研究所屈延华研究员、诺禾致源田仕林为论文的共同第一作者。 群体重测序揭示 大山雀适应随海拨而变的气候的机制 NGS项目文章
研究背景 大山雀（Parus major ）隶属于雀形目（Passeriformes）山雀科（Paridae）山雀属（Parus spilonotus ）。在东亚，主要分布在低海拔地区，也有部分种群生活在喜马拉雅山脉东部的高海拔地区。有季节性迁徙习性，在海拔4000m地区繁殖，在海拔2000m地区越冬。本研究采用群体重测序技术，从基因组水平上揭示了喜马拉雅山脉东部大山雀的起源及对这种季节性的、随海拨高度变化的气候的适应性机制。 研究方法 基于Illumina HiSeq 2000 测序平台，对来自13个地区的32只大山雀进行全基因组重测序，其中，11只大山雀来自喜马拉雅山脉东部地区，11只来自中国中/东部地区，10只来自内蒙古和蒙古，测序深度5X/样。以近缘物种地山雀（Pseudopodoces humilis ）基因组作为参考基因组，对大山雀群体进行了遗传多样性、种群历史动态、选择消除等分析。研究结果 1. 大山雀的群体进化分析 群体遗传多样性分析表明，来自蒙古（MON）、东喜马拉雅山脉（EH） 和中国中/东地区（CE）的大山雀各自聚为一类。EH和CE的亲缘关系较MON 更近。大山雀和地山雀约在5.8-13.3百万年前发生了分化；0.7-2.8百万年前 大山雀中分化出了MON分支；0.4-1.9百万年前EH和CE发生了分化。 2. 大山雀种群历史动态分析 EH、CE和MON在0.3-0.4百万年前种群遭遇了瓶颈效应。CE在0.06百万 年前有效群体大小迅速扩张，EH在同一时间开始扩张，但变化较平缓。而 MON经历了一个漫长的瓶颈，一直持续到0.02百万年前，在末次盛冰期有效 群体大小稍有增加。以上结果表明，EH种群动态受冰期气候影响小，这是由 于东喜马拉雅山脉局部环境相对稳定，长期生活在该地区的大山雀发生了高 海拔适应性进化。 3. 大山雀对高海拔的适应机制 通过选择消除分析，在东喜马拉雅山脉大山雀检测到183个基因受到强选 择，主要参与能量代谢过程和低氧反应。 （1）能量代谢基因进化：东喜马拉雅大山雀糖类代谢相关的基因发生了 快速进化，包括氨基糖和核苷酸糖代谢（5个基因）和胰岛素信号途径（11个 基因）。大山雀这种适应机制适合其在中、高海拔季节性迁徙的生活习性。 （2）低氧适应：低氧反应基因富集在MAPK信号通路，调节东喜马拉雅 大山雀体内相关基因的表达来适应低氧环境。 （3）形态进化：东喜马拉雅大山雀骨骼发育相关的基因发生了快速进 化，与分布在中国中/东低地区域的大山雀相比，体型更大，有利于保存热 量。此外，体型大倾向于有较高的氧亲和力，这也是东喜马拉雅大山雀能够 更好地调节体温适应高海拔的寒冷气候的一个原因。参考文献 Qu YH, Tian SL, et al. Genetic responses to seasonal variation in altitudinal stress: whole-genome resequencing of great tit in eastern Himalayas. Scientific Reports, 2015. 图1 大山雀遗传多样性及分化时间 图2 调控低氧反应的受选择基因