基因组浏览器 高通量测序

StrandNGS中基因组浏览器（GenomeBrowser）的应用高通量测序，比如RNA-seq，DNA-seq，会得到一系列reads，在得到后续分析比如基因融合，可变剪切，SNP的基础上，我们不免产生这样的问题：这些reads在基因组上如何分布？这些reads会落入哪些染色体区域，落入到哪些基因里面/附近？SNP发生在哪些位置上？基因融合，可变剪切都是以reads在基因组的分布为基础的，发生在reads上的证据是什么？多个样本、多组实验的reads在基因组浏览器上如何同时展示？同一批数据，如何在不同的数据库中去查看各自不同注释来排除错误的注释？利用StrandNGS软件，您既可以获得RNA-seq，DNA-seq，smallRNA-seq，ChIP-seq，Methyl-seq的数据分析统计，还可以实时在StrandNGS内置的基因组浏览器上去查看您获得的数据结果。下图是StrandNGS独特的基因组浏览器的最基本的展示。在这幅图的左边是分析项目下各个分析实验的列表（比如一个大的项目中，有RNA-seq实验，DNA-seq实验），以及分析步骤得到的结果目录（比如差异基因分析，SNP寻找，基因融合）。图的右边是分析的流程，即不需要输入linux命令行，而是采用按钮方式来执行具体分析，比如低质量过滤，差异分析等操作，操作的结果会存放在图的左侧。就是说我们得到了一组差异基因/miRNA/RNA/DNA甲基化/组蛋白结合区域，我们可以通过“GenomeBrowserToolbar”去查看/替换每条染色体/染色体某区域/某基因，或者我们可以定义一个区段/基因名称，来搜索其在数据库的基因组注释以及实验reads的落入情况；通过“GenomeView“可以查看/替换基因组所有染色体；通过”ChromosomeView“可以对选定的染色体/染色体区域进行定位；通过”RegionView“可以对某区域内部的Reads进行展示，对SNP，Indel，甲基化，基因融合，可变剪切等分析结果提供最直接的证据。通过对”SpreadsheetView“即分析结果双击，可以使基因组浏览器快速跳转至该区域的位置上来，使得分析和查看实时进行，不需要额外准备BED，SAM，VCF文件来导入其他软件进行可视化。下图是对ChIP-seq分析的一个展示。在该分析中，使用了2个样本，一个是实验样本chip1862，一个是对照样本mock1862。这两个样本在1号染色体上，reads的覆盖情况如下图红色的峰表示，峰高越高，代表该区段落入的reads约多。在1号染色体上，有哪些转录本（蓝色汇集注释）以及基因（灰色汇集注释），1号染色体的定位（Chromosomeview）都进行了展示。reads在基因组上如何分布？下图是对reads比对到基因组上的展示。基因组参考序列表现为一条线，比对上的reads位于线的下方，用短条来表示，条中的彩色代表了reads的某个碱基mismatch，灰色代表碱基完全匹配；覆盖情况位于线的上方，覆盖到正链形成蓝色的峰，负链形成红色的峰。这些峰或者reads通过Ensembl数据库的注释（底下蓝色的长条）落入到了CHRNB2转录本上。在RNA-seq分析中，经常有reads的剪接，即一个read被比对到2个或多个位置，被灰色的线连接；对于pair-endreads，则会被黑色的线连接。当鼠标移至Read，可以知道这个read的具体信息：比如ID，比对到正链/负链，匹配情况，Read的质量分数，比对分值等等信息。基因的各个转录本信息也可以得到体现，每一行即一条转录本，每条转录本蓝柱状的外显子被内含子以蓝色折线连接，转录方向可通过鼠标移至蓝色折线获得。对于每条转录本，Coding区域被淡蓝覆盖。再进一步点击外显子，会出现这些外显子编码的氨基酸序列。可以通过加*，来查询某基因家族的实验情况。比如输入“brca*”同时可以查找brca1,brca2的reads落入情况，还可以通过选择不同的基因或转录组注释数据库进行结果展示。如何在genomebrowser基因组浏览器中查看跨越长为几十KB的novelsplicejunction（新的剪切），下图展示了ISYNA11基因的新的剪切位置，以及reads的支持情况。通过Str