转录组学研究的可视化分析

1、转录组学研究的可视化分析主讲人: 王大鹏组 员：桑杰卓嘎、西热桑姆、刘亚楠生物信息学概论开放式精品示范课堂生物信息学概论开放式精品示范课堂引言转录组学是一门在整体水平上研究细胞中所有基因转录及转录调控规律的学科，对于人类更加深层次认识基因提供了方向。本研究选取陈超美教授开发的CiteSpace作为主要分析软件，对转录组学研究文献进行可视化分析，并结合文献的仔细阅读，进一步系统了解转录组学这门学科。1234数据库：Web of Science方法：CiteSpace分析共检出4952记录条时间跨度：2006-2015年数据来源与方法 1.研究力量分析 2.重要文献分析 3.研究热点分析 4.研究

2、前沿分析结果分析1.研究力量分析：国家发文量发文量中心性中心性国家（地区）国家（地区）12230.28USA4540.23GERMANY3580.25ENGLAND2930.09NETHERLANDS2660.19FRANCE2440PEOPLES R CHINA美国的发文量和中心性都居首位，表明美国对于转录组学的研究力量雄厚，德国与英国的研究力量也较高。中国大陆的文献量虽大，但中心性不突出。1.研究力量分析：机构发文量发文量中心性中心性机构机构640.01Maastricht Univ51-INRA44-Chinese Acad Sci41-Harvard Univ41-Univ Illin

3、ois36-Wageningen Univ34-Univ Queensland250.01Univ Groningen研究机构集中在高校和研究院，Maastricht Univ达到了64篇，INRA有51篇，中科院有44篇，无论是发文量还是中心性，机构的研究力量相对薄弱，尚未有高产出和高影响力的机构出现。发文量20篇以上的高产作者:Kleinjans JCS(27)Piersma AH(24)Nielsen J(23)Uhlen M(23)Pennings JLA(21) 1.研究力量分析：作者2.重要文献分析：早期奠基性文献年份年份频次频次中心性中心性被引文献被引文献2001390.64BR

4、AZMA A, 2001, NAT GENET, V29, P365, DOI 10.1038/NG1201-3652006310.02LI WZ, 2006, BIOINFORMATICS, V22, P1658, DOI 10.1093/BIOINFORMATICS/BTL1582005310.08CARNINCI P, 2005, SCIENCE, V309, P1559, DOI 10.1126/SCIENCE.11120142.重要文献分析：早期奠基性文献 第一篇:Minimum information about a microarray experiment (MIAME)-to

5、ward standards for microarray data.文中提出了著名的MIAME，MIAME制定了基因芯片数据的信息的最低限度的标准。 第二篇:Cd-hit: a fast program for clustering and comparing large sets of protein or nucleotide sequences. 第三篇:The Transcriptional Landscape of the Mammalian Genome.重要文献分析核心性?年份年份被引频次被引频次中心性中心性被引文献被引文献20092500.58WANG Z, 2009, NA

6、T REV GENET, V10, P57, DOI 10.1038/NRG248420081890.89MORTAZAVI A, 2008, NAT METHODS, V5, P621, DOI 10.1038/NMETH.122620101460.04ANDERS S, 2010, GENOME BIOL, V11, P, DOI 10.1186/GB-2010-11-10-R10620111360.11GRABHERR MG, 2011, NAT BIOTECHNOL, V29, P644, DOI 10.1038/NBT.18832.重要文献分析：高被引文献第一：RNA-Seq: a

7、revolutionary tool for transcriptomics.描述了RNA-Seq使用方法和与它的应用相关的挑战。第二：Mapping and quantifying mammalian transcriptomes by RNA-Seq，绘图和量化了哺乳动物转录组。第三：Differential expression analysis for sequence count data，一个新的算法DESeq。年份年份频次频次中心性中心性被引文献被引文献20081890.89MORTAZAVI A, 2008, NAT METHODS, V5, P621, DOI 10.1038

8、/NMETH.12262001390.64BRAZMA A, 2001, NAT GENET, V29, P365, DOI 10.1038/NG1201-3652004180.60JENKINS H, 2004, NAT BIOTECHNOL, V22, P1601, DOI 10.1038/NBT104120092500.58WANG Z, 2009, NAT REV GENET, V10, P57, DOI 10.1038/NRG24842.重要文献分析：高中心性文献中心性第一和频次第二是同一文献，表明这篇文献在转录组学领域具有一定的重要性。中心性第二的文献是奠基性最强的文献，表明这篇文

9、献在转录组学领域有很大的奠基作用和核心作用力。中心性第三：A proposed framework for the description of plant metabolomics experiments and their results一文，完善了代谢组学的标准，推动了代谢组学的发展。3.研究热点分析:关键词词频分析频次频次关键词关键词翻译翻译1547transcriptomics转录组学1021Genne expression基因表达459expression表达455proteomics蛋白质组学353microarray基因芯片298metabolomics代谢组学277ident

10、ification鉴定264genomics基因组学Gene expression、 identification表明基因表达、鉴定是当前研究热点。而研究热点集中的学科是transcriptomics、proteomics、metabolomics、genomics。另外microarray也是研究热点之一。高频关键词聚类3.研究热点分析:关键词聚类分析这6个大类代表了转录组学研究热点的6大分区，即小RNA分子、营养基因组学、数据库、骨骼肌、候选基因 、动脉粥样硬化。4.研究前沿分析突变词权重年份dna microarray9.632006cdna microarray7.782007nutrigenomics5.552007functional genomics4.582006microarray analysis4.332006tandem mass spectrometry4.082006h 1 nmr spectroscopy3.792006expressed sequence tag3.702009DNA芯片、cDNA芯片、 营养基因组学都是