爱美之心人皆有之——基因表达可视化技能get

对于基因而言，其表达也要追求“美”。对于转录组数据，有时需要直观地展示老师关注的某些基因在各个样本中的表达情况，比如表达峰图。为此，欧易生物收集和开发了三种方法，分别是IGV、sashimi和Spark。它们可以基于高通量数据(尤其是为分析变异而测的数据)和bam文件，对表达数据进行可视化。下面，我们对这些方法进行逐一介绍。

IGV（Integrative Genomics Viewer）是一款本地即可使用的基因组浏览器，用来交互式地探索大型综合基因组数据,可以查看基因变异、可变剪切，上下游基因等信息。只需要导入参考基因组文件、bam或者bw文件以及gff/gtf文件即可。参考基因组文件必须为FASTA格式，IGV只能对比对结果可视化，并没有比对功能，所以不能直接载入fq文件。需要先使用bwa，bowtie2，hisat2等软件将reads与指定参考基因组进行比对获得sam，然后转成bam，构建索引，上传即可运行。手动调整Data range 使所有的样本的reads标准统一，使多个样本在一张图片上展示，实现交互式自定义个性化展示，可以直观地进行比较，操作方便。具体操作如（图1）所示。

图1 | IGV结果展示

（图1）展示的是各个样本的reads覆盖情况。方框1导入参考基因组后可以在方框2的位置选择感兴趣的染色体，也可以在方框3的位置输入感兴趣的基因名、转录本名或者基因组位置（格式：染色体：起始位置-终止位置），单击回车即可显示出对应或者所选区域的reads的覆盖情况（方框5所示区域）。如果所选基因组过大，在read覆盖区会出现Zoom in to see coverage，此时可以通过点击方框4中的“+”或“-”号调整所展示的区域。如果想选择基因进行可视化，可以在方框3键入基因的位置，或者通过Regions→Gene Lists 来选择感兴趣的基因集，当然也可导入自己感兴趣的基因list，方框6为基因结构信息，来自导入的gff文件。

可变剪切（Alternative Splicing，AS）是指从一个mRNA前体中通过不同的剪接方式，对外显子和内含子进行组合，产生不同的mRNA剪接异构体的过程。高等真核生物中的可变剪接极大地拓展了基因功能的多样性，是调节基因表达和产生蛋白质组多样性的重要机制。可变剪切可视化有IGV本地交互式可视化和集群一键化rmats2sashimiplot方法。

目前强大的IGV基因组浏览器也将sashimi加入在菜单栏中。选择需要进行分析的样本的bam文件，点击sashimi plot就可以一键获得文章中常用于展示可变剪切的图片，如（图2）所示。

图2 | IGV可变剪切结果展示

另外rmats2sashimiplot也是可变剪切的一种可视化方法，它可以按照组别展示，如（图3）所示，也可以对每组中的每个样本进行展示，如（图4）所示。它可以标记有多少跨越intron的reads，方便我们观察可变剪切事件，比如skip exon的reads数目的变化。

图3 | sashimi样本分组结果展示

图4 | sashimi按照样本结果展示

上述示意（图4）表示的是一个可变剪切事件，最下方是可变剪切isofrom的示意图， 左边表示采用RPKM值量化样本中对应的测序深度分布。

SparK工具可以根据比对结果自动生成可用于文章发表的高清图片，包括RNA-seq、ChIP-seq和ATAC-seq。相对于其他软件，SparK可以添加重复生物样本的平均值曲线，绘制标准偏差轨迹，并突出显示显著变化的区域。

目前Spark可实现组内样本标准化，结果更加直观易懂。但是不能对bam比对结果直接可视化，不能进行交互式操作，不能可视化跨越intron的reads和观察可变剪切事件。结果如（图5）所示，表示每一个样本中每1kb 区域内reads覆盖变化情况，（图6）则表示按照分组对结果进行展示。

总之，通过以上三种方法使我们可以清楚地看到基因表达的“真面目”，让我们的基因表达可视化更加美观，助力我们的科研更上一层楼。

图5 | Spark按照样本结果展示

图6 | Spark按照组别结果展示

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biotfj 撰文

本文系欧易生物原创

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