转录组-影像空间关联分析

背景知识

基因探针（probe）：是一段带有检测标记，且顺序已知的，与目的基因互补的核酸序列(DNA或RNA，单链)。

转录组测序：对细胞内所有转录产物（各种RNA）的集合进行测序（主要技术：RNA-Seq）。不同组织样本的转录产物不同，工程量浩大。

Allen Brain：一个公开数据库，其中包含了人类基因组在人脑中的表达信息。

目的

用 transcriptome-neuroimaging spatial correlations (TNSC) analyses,的方法，识别与皮层某些区域的FC关联的基因。

方法

• 定义ROI(regions)
• 计算FC
  • genes * subjects * regions matrix （与常见的有一点区别）
    • 计算的是sub-regions和tissues的相关
    • 这么做的原因: 基因数据只有一组，而非每个人都有
• 1280个区域的5013个标准化基因表达数据
• 用TNSC找到有关的基因

数据长什么样？

易混点：此处的功能连接与传统分析不同，非ROI-ROI的连接。

1. 基因转录组矩阵是什么样的？
   1. tissues * genes 的矩阵，值表示某个基因在某份组织中的表达水平
2. FC矩阵
   1. （ tissues * subjects ) * ROIs 的矩阵
3. 相关矩阵（结果）长什么样？
   1. genes * subjects * regions
      1. 单独看每个sub-region，有tissues* subjects的矩阵
         1. 每个被试都有1280个FC值 （向量：tissues * 1）
         2. 每一个基因都含1280份组织的表达信息 （矩阵：tissues * genes ）
         3. 两者相关，每个被试得到genes个相关值 （向量：genes * 1)
         4. 重复以上过程，得到所有被试的结果
      2. 每个区域重复以上过程，得到所有区域的结果

Brain gene expression data processing

Arnatkeviciute et al., 2019

工具：Re-Annotator转录组预处理

1. 更新基因注解（Re-Annotator）
2. intensity-based filtering排除probes
3. 通过overlap RNA-seq和microarray来排除genes
   1. 在余下基因中，排除相关较小的基因
4. within-sample cross-gene and within-gene cross-sample normalization
5. DS：consistent regional variation across donor brains
6. 选取高一致性（DS score over 50% rank)的基因进行分析
7. 结果: a sample × gene matrix of 1280 × 5013 (5013 genes for 1280 tissue samples)

构建FC

1. 在AHBA的tissue sample的中心画球形来构建tissue based ROI (tsROI)
2. 计算sub-region和tsROI的相关作为FC vector
3. 每个区域都可以得到tissues * subjects的FC矩阵, N of samples = 1280
4. 结果：genes * subjects * regions的相关矩阵

识别关联基因

1. 单sub-region的结果
   1. genes * subjects的相关矩阵做Bonferroni矫正（p<0.05/5013), 被试间取90%的阈限
   2. 背景噪声检测：对以上结果做permutation检验
      1. spatial autocorrelation correction ：BrainSMASH

Gene enrichment analysis

• functional annotate： ToppGene portal
  • molecular functions
  • biological processes
  • cellular components
• biological pathways and related diseases
• conduct tissue, cell type, and temporal specific expression analyses： online tools
  • tissue-specific expression (TSEA) (http://genetics.wustl.edu/jdlab/tsea/))
  • cell type-specific expression (CSEA) tools (http://genetics.wustl.edu/jdlab/csea-tool-2/)
• assess the significance of the above-mentioned enrichment analyse

behavioral relevance of genes related to rsFC

• https://neurosynth.org

Protein-protein interaction analysis

• https://string-db.org/