从拟南芥到线虫：我的生物信息学多组学实操笔记

开篇：为什么选拟南芥 + 线虫练手？

作为生物信息学新手，选择模式生物练习能少走 90% 的弯路！拟南芥（Arabidopsis thaliana）和秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）的核心优势：

1. 基因组小（拟南芥～125Mb，线虫～100Mb），分析速度快，降低算力门槛
2. 注释信息极完善（TAIR 数据库 / Ensembl Metazoa），结果验证方便
3. 公开数据丰富（GEO/SRA 数据库海量测序数据），无需自己测序即可练手
4. 覆盖植物 + 动物两类体系，流程通用性强，后续迁移到其他物种更轻松

接下来，我会按「测序原理→单一组学流程→多组学整合」的逻辑，分享实操中的关键步骤、工具选择和避坑指南～

一、先搞懂：测序原理是所有分析的基础

不管哪类组学，核心都是「将生物分子信号转化为测序数据」，新手不用深挖仪器细节，重点掌握这 2 点：

1. 主流测序平台（对应分析工具选择）

平台	优势	适用组学	拟南芥 / 线虫练习数据推荐
Illumina	短读长（100-150bp）、高通量、低成本	基因组重测序、转录组、表观组	优先选（数据量足、工具成熟）
PacBio/ONT	长读长（10kb+）、无 GC 偏好	基因组组装、结构变异分析	进阶练习（补全短读长缺口）

2. 核心概念（避免分析时踩坑）

1. 双端测序（Paired-end）：同一 DNA 片段两端测序，拼接 / 比对更准确（几乎所有组学都优先选双端数据）
2. 测序深度（Depth）：拟南芥 / 线虫练习时，基因组≥30×、转录组≥20M reads 即可（深度不够会导致结果假阴性）
3. 质量值（Q30）：≥85% 为合格数据（用 FastQC 检测，低于则需过滤）

二、单一组学实操流程（拟南芥 vs 线虫关键差异）

每个流程按「数据质控→核心分析→结果可视化」拆解，工具以「开源免费 + 新手友好」为原则推荐～

1. 基因组学分析（目标：组装 / 重测序变异检测）

核心流程：

 

拟南芥 vs 线虫实操差异：

步骤	拟南芥（TAIR10 参考基因组）	线虫（WS277 参考基因组）
参考基因组获取	TAIR 数据库直接下载（含注释文件）	Ensembl Metazoa 下载（需同步下载 GTF 文件）
组装工具	短读长：SPAdes；长读长：Canu	同拟南芥（基因组结构简单，组装难度低）
变异注释	SnpEff（加载 TAIR10 数据库）	SnpEff（加载 WBcel235 数据库）

新手避坑：线虫有 2 个染色体版本（WS277/WBcel235），分析全程需保持版本一致！

2. 转录组学分析（目标：差异表达基因筛选）

核心流程（mRNA-seq）：

拟南芥 vs 线虫关键差异：

1. 功能富集数据库：拟南芥用 TAIR GO/KEGG，线虫用 WormBase GO+Reactome 通路
2. 特殊注意：线虫存在大量交替剪切本，定量时需用--eB参数保留可变剪切信息

拓展：单细胞转录组（10x Genomics）

核心工具：Cell Ranger（数据拆分→比对→定量）→ Seurat（细胞分群→差异基因→可视化）

1. 拟南芥练习数据：GEO accession GSE152049（根组织单细胞数据）
2. 线虫练习数据：GEO accession GSE138834（胚胎发育单细胞数据）
3. 关键技巧：单细胞数据过滤标准（线粒体基因比例＜10%，基因数 200-5000），拟南芥细胞异质性比线虫低，分群时可降低分辨率参数

3. 表观组学分析（以 ChIP-seq/ATAC-seq 为例）

核心流程：

拟南芥 vs 线虫差异：

1. ChIP-seq 抗体选择：拟南芥常用 H3K4me3（激活标记），线虫常用 H3K27me3（抑制标记）
2. ATAC-seq：拟南芥细胞核提取难度高，公开数据较少，优先选线虫练习（GEO GSE162637）

4. 蛋白组学 / 代谢组学分析（计算机分析核心：数据解析）

蛋白组学（LC-MS/MS 数据）：

1. 核心工具：MaxQuant（数据检索）→ Perseus（质控 + 差异蛋白筛选）→ STRING（蛋白互作网络）
2. 数据库选择：拟南芥用 UniProt Arabidopsis thaliana，线虫用 UniProt Caenorhabditis elegans
3. 关键：导入数据时需匹配「物种特异性数据库」，否则鉴定率会大幅下降

代谢组学（LC-MS/GC-MS 数据）：

1. 核心工具：XCMS（峰提取→峰对齐）→ CAMERA（代谢物注释）→ MetaboAnalyst（差异代谢物 + 通路分析）
2. 练习技巧：用拟南芥胁迫响应代谢组数据（GEO GSE183947），线虫代谢组数据较少，可先用模拟数据练习流程

5. 宏基因组学分析（目标：群落组成 + 功能注释）

核心流程：

练习案例：

1. 拟南芥根际微生物组（GEO GSE173934）：重点分析植物 - 微生物互作相关功能基因
2. 线虫肠道微生物组（GEO GSE127830）：关注微生物对 nematode 发育的影响

三、多组学整合分析：从「单一维度」到「全景解析」

单一组学只能看到局部，整合分析才是生物信息学的核心价值！以「拟南芥盐胁迫响应」和「线虫衰老机制」为例，分享 2 种实用整合思路：

1. 横向整合（同一物种，多组学联动）

案例：拟南芥盐胁迫响应

1. 数据组合：转录组（差异基因）+ 代谢组（差异代谢物）+ 表观组（ChIP-seq H3K4me3 峰）
2. 整合逻辑：
   1. 用 WGCNA 构建转录组 - 代谢组共表达网络，筛选核心模块
   2. 验证核心模块基因是否与 H3K4me3 差异峰重叠（表观调控→转录→代谢的调控链）
   3. 用 OmicsNet 可视化多组学关联网络

2. 纵向整合（跨物种，核心通路对比）

案例：拟南芥 vs 线虫的氧化应激响应

1. 数据组合：两者的转录组 + 蛋白组差异结果
2. 整合逻辑：
   1. 分别富集两者的氧化应激相关通路（GO:0006979）
   2. 用 Venny 绘制差异基因 / 蛋白交集图，筛选保守通路（如 MAPK 信号通路）
   3. 用 Cytoscape 构建跨物种调控网络，对比植物和动物的应激响应差异

核心工具推荐：

1. 入门级：OmicsNet（网页工具，无需编程）、clusterProfiler（R 包，功能富集整合）
2. 进阶级：iDEP（多组学一站式分析）、WGCNA（共表达网络分析）

四、新手实操心得 & 资源推荐

1. 必备工具安装（少走弯路）

1. 环境管理：Miniconda（统一管理软件包，避免版本冲突）
2. 可视化：R（ggplot2/ggpubr）、Python（matplotlib/seaborn）、IGV（基因组可视化）、Circos（多组学环形图）

2. 关键资源网站

1. 参考基因组 / 注释文件：TAIR（拟南芥）、WormBase（线虫）、Ensembl Metazoa
2. 公开数据：GEO（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/）、SRA（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/）
3. 工具教程：Bioconductor（R 包教程）、Qiime2 官方文档、Seurat 官方 vignettes

3. 避坑指南

1. 所有分析前先「统一版本」：参考基因组版本、注释文件版本、工具版本必须一致
2. 数据质控是基础：FastQC 检测不合格的 reads 一定要过滤，否则会导致后续分析全错
3. 拟南芥 / 线虫的特异性：拟南芥有叶绿体基因组，分析时需排除；线虫有性别差异（雌雄同体 / 雄性），数据分组时需注意

结尾：从练习到实战的小建议

先专注 1-2 个组学练熟（比如先吃透转录组），再拓展到多组学；用拟南芥 / 线虫练完流程后，可尝试迁移到自己研究的物种（比如作物 / 人类疾病模型）。生物信息学的核心是「解决生物学问题」，工具只是手段，一定要结合具体生物学背景解读结果～