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黑龙江立克次体基因组与感染小鼠转录组研究综述报告

汇报人：

2024-01-15

目录

引言

黑龙江立克次体基因组研究

感染小鼠转录组研究

黑龙江立克次体与小鼠互作机制研究

生物信息学在黑龙江立克次体研究中的应用

总结与展望

CONTENTS

引言

立克次体是一类专性细胞内寄生的原核生物，可引起多种疾病，如斑疹伤寒、战壕热等，严重危害人类健康。

黑龙江立克次体是中国特有的立克次体种类，对其基因组与感染小鼠转录组的研究有助于深入了解其致病机制，为预防和治疗提供理论依据。

研究目的

通过对黑龙江立克次体基因组与感染小鼠转录组的综合分析，揭示其致病机制和宿主免疫应答特点，为预防和治疗提供新的思路和方法。

研究内容

采用高通量测序技术，对黑龙江立克次体基因组进行测序和组装，分析其基因组成和特点；构建感染小鼠模型，对感染前后小鼠的转录组进行测序和分析，探究黑龙江立克次体感染对小鼠免疫应答的影响。

黑龙江立克次体基因组研究

测序技术选择

序列组装

组装质量评估

采用二代测序技术（如Illumina平台）进行全基因组测序，以获得高质量的测序数据。

利用生物信息学方法对测序数据进行组装，得到完整的基因组序列。常用组装软件包括SPAdes、SOAPdenovo等。

通过N50、L50等指标评估组装质量，确保后续分析的准确性。

基因预测

01

利用基因预测软件（如GeneMark、Glimmer等）对组装好的基因组序列进行基因预测，识别出可能的编码基因区域。

功能注释

02

将预测出的基因与公共数据库（如NR、GO、KEGG等）进行比对，获取基因的功能注释信息，包括基因功能、参与的生物过程、所属通路等。

非编码RNA分析

03

识别并注释基因组中的非编码RNA，如tRNA、rRNA、miRNA等，这些RNA在细胞过程中发挥重要作用。

选择已知且与黑龙江立克次体亲缘关系较近的立克次体作为参考基因组，以便进行比较分析。

参考基因组选择

利用比对软件（如MUMmer、BLAST等）将黑龙江立克次体基因组与参考基因组进行比对，找出两者之间的共性和差异。

基因组比对

识别并分析黑龙江立克次体基因组中的单核苷酸变异（SNV）、插入缺失（INDEL）、结构变异（SV）等，探究这些变异对生物学特性的影响。

变异分析

系统发育分析

基于多基因序列或全基因组数据，构建黑龙江立克次体与其他相关物种的系统发育树，揭示其进化关系和起源。

选择压力分析

通过计算非同义突变率（dN）和同义突变率（dS）的比值（ω=dN/dS），评估黑龙江立克次体基因受到的选择压力，判断其是否经历适应性进化。

基因家族扩张与收缩

分析黑龙江立克次体基因组中基因家族的扩张与收缩情况，探讨这些变化对适应环境和宿主的影响。

感染小鼠转录组研究

介绍RNA-Seq技术在转录组研究中的应用，包括文库构建、测序深度和质量控制等方面。

阐述从原始测序数据到基因表达矩阵的数据处理流程，包括数据清洗、比对、计数和标准化等步骤。

数据处理流程

转录组测序技术

VS

介绍如何运用生物信息学方法预测转录因子及其靶基因，构建转录因子-靶基因调控网络。

调控关系验证

阐述通过实验手段验证预测得到的转录因子与靶基因调控关系的策略和方法。

转录因子预测

揭示感染机制

阐述转录组学在揭示黑龙江立克次体感染小鼠过程中的基因表达调控和代谢重编程等方面的作用。

发现潜在治疗靶点

介绍如何通过转录组学分析发现潜在的药物治疗靶点，为黑龙江立克次体感染的治疗提供新思路。

预测疾病进程和预后

探讨转录组学在预测黑龙江立克次体感染小鼠的疾病进程和预后方面的应用前景。

黑龙江立克次体与小鼠互作机制研究

1

2

3

通过不同感染途径（如腹腔注射、皮下注射等）和剂量接种黑龙江立克次体，建立感染小鼠模型。

感染途径和剂量

观察并记录小鼠感染后的发病时间、病程及死亡率等，评估感染模型的稳定性和可靠性。

感染时间和病程

描述感染小鼠的临床症状（如发热、体重下降等）和病理变化（如组织病变、炎症反应等），为后续研究提供参考。

临床症状和病理变化

应用高通量转录组测序技术，对感染前后小鼠的基因表达谱进行全面分析。

转录组测序技术

通过生物信息学方法，筛选出在感染过程中显著差异表达的基因，并分析其功能和调控网络。

差异表达基因筛选

采用实时荧光定量PCR等技术，对筛选出的关键差异表达基因进行验证，确保结果的准确性和可靠性。

关键基因验证

01

02

03

信号通路分析

利用生物信息学方法，分析差异表达基因参与的信号通路，揭示黑龙江立克次体感染对小鼠免疫系统的调控机制。

功能验证实验

设计并实施功能验证实验，如细胞培养、动物实验等，进一步验证免疫相关基因和通路在感染过程中的作用。

免疫相关基因表达分析

重点关注感染过程中与免疫应答相关的基因表达变化，如炎症因子、趋