传统中药东亚钳蝎基因在毒液腺特征分布的转录组学分析

张鸿飞; 葛得龙; 黄晓斐; 梅迪; 郭莉; 王艺蓉; 李海梅; 孙同毅; 贾光韬; 李文辉

doi:10.12259/j.issn.2095-610X.S20210507

传统中药东亚钳蝎基因在毒液腺特征分布的转录组学分析

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20210507

张鸿飞¹,
葛得龙¹,
黄晓斐¹,
梅迪¹,
郭莉¹,
王艺蓉¹,
李海梅¹,
孙同毅¹,
贾光韬^1, ,,
李文辉^{1, 2, ,}

1.
潍坊医学院山东省蛋白质与多肽药物工程实验室，山东潍坊　261053
2.
中国科学院昆明动物研究所，云南昆明　650223

基金项目: 云南省科技厅重点领域科技计划基金资助项目（2019ZF003-002）

详细信息

作者简介:
张鸿飞（1994～），男，山东青岛人，在读硕士研究生，主要从事微生物制药天然蛋白药物活性研究工作

通讯作者:
贾光韬，E-mail：guangtaojia@163.com

李文辉，E-mail：leewh@mail.kiz.ac.cn

中图分类号: R282.7
计量
- 文章访问数: 3237
- HTML全文浏览量: 2153
- PDF下载量: 13
- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 2021-01-08
- 网络出版日期: 2021-06-02
- 刊出日期: 2021-05-20

Traditional Chinese Medicine Transcriptome Analysis of Characteristic Distribution of Scorpion Genes in Venomous Glands

1.
School of Biological Science and Technology，Weifang Medical University，Weifang Shandong 261053
2.
Kunming Institute of Zoology，Kunming Yunnan 650223，China

摘要

摘要: 目的研究东亚钳蝎Buthus martensii Karsch转录组信息特征。方法以山东省临沂地区特色东亚钳蝎为研究对象，利用二代高通量测序平台Illumina HiSeq 4000 150PE分别对东亚钳蝎的前腹部、后腹部、毒液腺进行转录组测序。利用测定的转录组数据将毒液腺基因分别与前腹部和后腹部基因集进行比较，然后取两两比较之后的交集进行分析，筛选差异基因集进行GO和KO分析。结果 GO功能分类共有60个大项，含有23个生物学途径，13个细胞组分和24个分子功能。富集最显著的前20个KEGG通路中与毒素密切相关的为钙离子信号通路、磷脂酶信号通路。结论通过无参转录组测序，构建了东亚钳蝎转录组序列数据库，为今后东亚钳蝎功能基因的挖掘提供了序列基础并为代谢产物的生物合成提供了数据支撑，为传统中药在临床应用乃至精准医学方面提供了新的思路。
- 东亚钳蝎 /
- 毒液腺 /
- 前腹部 /
- 后腹部 /
- 转录组测序
Abstract: Objective To obtain the transcriptome dataset of Buthus martensii. Methods Taking the characteristic Buthus martensii in Linyi area of Shandong Province as the research object, the second-generation high-throughput sequencing platform Illumina HiSeq 4000 150PE was used to sequence the transcriptome of the anterior abdomen, posterior abdomen and venom gland of Buthus martensii. The venom gland genes were compared with the preabdomen and the postabdomen gene sets, and then the intersection of the two comparison was analyzed. The screening differential gene sets were analyzed by GO and KO. Results There were 60 major categories of GO functional classification, containing 23 biological pathways, 13 cellular components, and 24 molecular functions. Among the first 20 KEGG pathways that were most significantly enriched, the calcium ion signaling pathway and phospholipase signaling pathway were closely related to toxins. Conclusion In this study, we have constructed the transcriptome sequence database of B. martensii by nonparticipating transcriptome sequencing, which provids the sequence basis for the future research on the gene mining function of Buthus martensii and the research basis for the biosynthesis of metabolites.
- Buthus martensii /
- Venom gland /
- Preabdomen /
- Postabdomen /
- Transcriptome sequencing

HTML全文

图 1 不同东亚钳蝎基因表达的分析

A：前腹部 vs 毒液腺；B：后腹部 vs 毒液腺。红色、绿色为显著性差异基因；灰色为非显著性差异基因。横坐标表示基因的表达倍数变化，纵坐标表示统计学上基因表达差异的显著性水平；C. Venn图。

Figure 1. Analysis of differentially expressed genes in Buthus martensii.

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 2 气泡图展示了DEG富集程度最显著的前20个KEGG通路

Figure 2. KEGG classification of Buthus martensii unigenes

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 1 测序数据的统计结果

Table 1. Summary of transcriptome sequencing date and transcriptome assembly

样本	原始数据	有效数据	碱基数目（G）	错误率（%）	Q20（%）	Q30（%）
前腹部	46977080	46593018	6945967490	0.02	98.26	94.29
后腹部	45682534	45222188	6735593318	0.02	98.27	94.3
毒液腺	51173286	50641874	7463605213	0.02	98.26	94.36

下载: 导出CSV

表 2 差异表达基因的 GO 功能分类

Table 2. GO functional categories of Buthus martensii Unigenes

GO序列号	数目	功能描述	GO分类
GO:0044260	8	cellular macromolecule metabolic process	BP
GO:0009987	26	cellular process	BP
GO:0090304	1	nucleic acid metabolic process	BP
GO:0044237	22	cellular metabolic process	BP
GO:0043170	15	macromolecule metabolic process	BP
GO:0016055	7	Wnt signaling pathway	BP
GO:0034641	14	cellular nitrogen compound metabolic process	BP
GO:0006177	4	GMP biosynthetic process	BP
GO:0046037	4	GMP metabolic process	BP
GO:0006807	19	nitrogen compound metabolic process	BP
GO:0008150	71	biological_process	BP
GO:0044763	19	single-organism cellular process	BP
GO:0007275	10	multicellular organism development	BP
GO:1901360	13	organic cyclic compound metabolic process	BP
GO:0006725	13	cellular aromatic compound metabolic process	BP
GO:0009059	1	macromolecule biosynthetic process	BP
GO:0046483	13	heterocycle metabolic process	BP
GO:0006139	13	nucleobase-containing compound metabolic process	BP
GO:1901070	4	guanosine-containing compound biosynthetic process	BP
GO:0009225	4	nucleotide-sugar metabolic process	BP
GO:0034645	1	cellular macromolecule biosynthetic process	BP
GO:1901135	17	carbohydrate derivative metabolic process	BP
GO:0005975	15	carbohydrate metabolic process	BP
GO:0005615	25	extracellular space	CC
GO:0044421	29	extracellular region part	CC
GO:0044424	17	intracellular part	CC
GO:0032991	5	macromolecular complex	CC
GO:0044464	31	cell part	CC
GO:0044446	4	intracellular organelle part	CC
GO:0044422	4	organelle part	CC
GO:0044444	6	cytoplasmic part	CC
GO:0043226	8	organelle	CC
GO:0043229	8	intracellular organelle	CC
GO:0005578	6	proteinaceous extracellular matrix	CC
GO:0043234	5	protein complex	CC
GO:0031012	6	extracellular matrix	CC
GO:0030414	23	peptidase inhibitor activity	MF
GO:0061134	23	peptidase regulator activity	MF
GO:0030234	23	enzyme regulator activity	MF
GO:0004866	22	endopeptidase inhibitor activity	MF
GO:0061135	22	endopeptidase regulator activity	MF
GO:0004857	23	enzyme inhibitor activity	MF
GO:0003676	11	nucleic acid binding	MF
GO:0008238	12	exopeptidase activity	MF
GO:0098772	23	molecular function regulator	MF
GO:0097159	35	organic cyclic compound binding	MF
GO:1901363	35	heterocyclic compound binding	MF
GO:0004177	9	aminopeptidase activity	MF
GO:0004553	10	hydrolase activity，hydrolyzing O-glycosyl compounds	MF
GO:0016798	10	hydrolase activity，acting on glycosyl bonds	MF
GO:0008237	14	metallopeptidase activity	MF
GO:0003938	3	IMP dehydrogenase activity	MF
GO:0042813	3	Wnt-activated receptor activity	MF
GO:0009032	2	thymidine phosphorylase activity	MF
GO:0016154	2	pyrimidine-nucleoside phosphorylase activity	MF
GO:0005102	8	receptor binding	MF
GO:0004697	3	protein kinase C activity	MF
GO:0046914	25	transition metal ion binding	MF
GO:0008241	2	peptidyl-dipeptidase activity	MF
GO:0003824	102	catalytic activity	MF

下载: 导出CSV

参考文献(24)

[1]	李钟杰,吴文澜,王勇. 东亚钳蝎多肽资源的药理活性研究进展[J]. 中草药,2018,49(21):5179-5190. doi: 10.7501/j.issn.0253-2670.2018.21.033
[2]	毛歆,刘辉,李文鑫,等. 马氏正钳蝎的形态和结构特征[J]. 动物学杂志,2017,52(3):468-477.
[3]	Chippaux J P,Goyffon M. Epidemiology of scorpionism:A global appraisal[J]. Acta Tropica,2008,107(2):71-79. doi: 10.1016/j.actatropica.2008.05.021
[4]	杨彬,高文远,张艳军. 基于转录组学-蛋白质组学-多肽组学整合关联分析策略的动物药蛋白多肽类成分研究思路及方法[J]. 中草药,2019,50(5):1033-1038. doi: 10.7501/j.issn.0253-2670.2019.05.001
[5]	王巍杰,王涛. 蓖麻基因组毒素家族的生物信息学分析[J]. 基因组学与应用生物学,2017,36(8):3083-3090.
[6]	张博,苏杭,任献青,等. 基于高通量转录组测序的菟丝子黄酮改善雷公藤多苷片致大鼠生殖损伤的机制研究[J]. 中国中药杂志,2019,44(16):3478-3485.
[7]	吴昕怡,严媛,刘小莉. 基于高通量测序的青叶胆转录组研究[J]. 中国现代应用药学,2018,35(3):363-369.
[8]	吴超,彭娟,向林,等. 基于高通量测序的铁皮石斛叶片转录组分析[J]. 分子植物育种,2016,14(12):3334-3346.
[9]	Grabherr M G,Haas B J,Yassour M,et al. Full-length transcriptome assembly from RNA-Seq data without a reference genome[J]. Nature Biotechnology,2011,29(7):644-652. doi: 10.1038/nbt.1883
[10]	贾岩,张福生,肖淑贤,等. 款冬花不同发育阶段的代谢组学和比较转录组学分析[J]. 中国生物化学与分子生物学报,2017,33(6):615-623.
[11]	冯陈晨,王文龙,红梅,等. 骆驼斯氏副柔线虫雌虫和雄虫比较转录组学分析[J]. 中国农业大学学报,2017,22(7):61-70. doi: 10.11841/j.issn.1007-4333.2017.07.008
[12]	江灵敏,王碧霞,孟蕾. 小叶女贞叶片转录组研究[J]. 中国现代应用药学,2018,35(11):1670-1674.
[13]	Ali Mortazavi,Brian A Williams,Kenneth McCue,et al. Mapping and quantifying mammalian transcriptomes by RNA-Seq[J]. Nature Methods,2008,5(7):621-628. doi: 10.1038/nmeth.1226
[14]	Ye J,Fang L,Zheng H,et al. WEGO:A web tool for plotting GO annotations[J]. Nucleic Acids Res,2006,34(2):293-297.
[15]	Anders S,Huber W. Differential expression analysis for sequence count data[J]. Genome Biol,2010,11(10):R106. doi: 10.1186/gb-2010-11-10-r106
[16]	Conesa A,Gotz S,et al. Blast2GO:A universal tool for annotation,visualization and analysis in functional genomics research[J]. Bioinformatics,2005,21(18):3674-3676. doi: 10.1093/bioinformatics/bti610
[17]	罗辉,叶华,肖世俊,等. 转录组学技术在水产动物研究中的运用[J]. 水产学报,2015,39(4):598-607.
[18]	马赛箭,安超,薛文娇,等. 基于高通量测序的出芽短梗霉转录组学研究[J]. 基因组学与应用生物学,2016,35(4):931-941.
[19]	蒋可人,马峥,郑航,等. 转录组与蛋白质组整合分析在生物学研究中的应用[J]. 生物技术通报,2018,34(12):50-55.
[20]	展波,高媛媛,林维平,等. 中华大蟾蜍皮肤Cathelicidin家族新型抗菌肽的鉴定及其抗菌活性[J]. 中国中药杂志,2016,41(4):630-635.
[21]	RA Dueñas-Cuellar,Santana C,ACM Magalhães,et al. Scorpion toxins and ion channels:Potential applications in cancer therapy[J]. Toxins,2020,12(5):326-327. doi: 10.3390/toxins12050326
[22]	陈惠,辛丽丽,龚婕宁. 基于全转录组测序技术的转录组学在中医药领域的应用前景分析[J]. 环球中医药,2013,6(10):759-763. doi: 10.3969/j.issn.1674-1749.2013.10.014
[23]	张晓萌,李健春,王琼,等. 转录组测序技术在中医药领域的应用[J]. 中国现代中药,2016,18(8):1084-1087.
[24]	肖炜卓,张龙,王晓冬,等. 慢性牙周炎患者龈下菌斑宏转录组学分析[J]. 中国医药导报,2019,16(21):21-23.

相关文章(20)

[1]	李泗云, 颜赞友, 盛赞, 刘界宇, 黄继华, 郭致平, 吉玉屏, 刘中建, 张帆. 评价腹部超声引导内镜下逆行阑尾炎治疗术对急性非复杂性阑尾炎的临床疗效, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240213
[2]	刘熙, 刘馨, 蔡静静, 杜亚茜, 李鸿生, 周永春. 纳米孔测序在肿瘤并发感染中的应用, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20230710
[3]	段茜婷, 王关顺, 丁荣, 王娜, 寸红丽, 杨泠. CT影像组学在肝细胞癌联合治疗后短期疗效的应用, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220818
[4]	吴飞鹏, 高勇强, 洪丽菊, 吴琪燕, 程绘珺, 李娇霞, 周友俊, 郑贤东. 分化型甲状腺癌碘治疗前停药后短期甲减状态下甲状腺功能与肾功能的相关性, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220128
[5]	郭云瑞, 杨皓, 张业才, 张国云, 王德财, 角述兰, 张宁丽, 周臣. 腹部区域阻滞联合静脉镇痛对老年患者术后并发症的影响, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20221222
[6]	熊杰, 钟一鸣, 李健, 李珲, 张鹤云, 杨洋. 重度前列腺增生经尿道等离子剜除后腺体取出的3种方法比较, 昆明医科大学学报.
[7]	周灵, 左瑞玲, 马莉, 杨艳阳, 胡雪姣, 谢琳. 癌症患者化疗前焦虑对化疗后恶心呕吐的影响, 昆明医科大学学报.
[8]	吴华美, 杨云娟, 胥莹, 刘国斌, 王蜀昆, 余景星, 黄松泉. 电脑模拟人在腹部体检教学中的优势与不足, 昆明医科大学学报.
[9]	李志伟, 李超, 董权, 马继韬, 王丽兰, 李杨, 张红星, 杨丽娜. 经鼻高流量氧疗与无创通气治疗腹部外科术后患者脱机后低氧血症的临床疗效比较, 昆明医科大学学报.
[10]	董自平. 前列腺脓肿2例报道, 昆明医科大学学报.
[11]	程忠. 骶管加基础麻醉在小儿下腹部手术麻醉效能及对血流动力学的影响, 昆明医科大学学报.
[12]	饶燕. 600例剖宫产术后腹部切口愈合情况观察分析, 昆明医科大学学报.
[13]	钟鸣. 腹部手术后早期炎性肠梗阻的营养支持治疗体会, 昆明医科大学学报.
[14]	张秀玲. 云南省542例涎腺疾病的调查, 昆明医科大学学报.
[15]	兰卫东. 在大鼠牙髓炎中的八聚体结合转录因子4B免疫组化研究, 昆明医科大学学报.
[16]	和泽源. 超声造影在腹部脏器病变诊断中的应用价值, 昆明医科大学学报.
[17]	朱锦腾. 和胃理气汤治疗腹部非胃手术后胃瘫16例临床观察, 昆明医科大学学报.
[18]	卜锐. 下肢深静脉联合腹部大血管彩超诊断深静脉血栓的价值, 昆明医科大学学报.
[19]	陈石桂. 循证护理在腹部CT增强扫描患者中的应用, 昆明医科大学学报.
[20]	李文. 腹部大手术后胃瘫15例临床治疗分析, 昆明医科大学学报.