Unraveling patterns of disrupted gene expression across a complex tissue.
Unraveling patterns of disrupted gene expression across a complex tissue.
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DOI：
10.1111/evo.14420
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发表时间：
2022-03
期刊：
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中科院分区：
文献类型：
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作者：
全组织RNASeq是研究进化生物学中基因表达差异的标准方法，并提供了给定组织的综合转录组快照。然而，整个组织由表达谱不同的不同细胞类型组成，并且这些组织的细胞组成可以在物种间进化。在这里，我们研究了不同的细胞组成对整个组织表达谱的影响。我们比较了两种家鼠（小家鼠和小家鼠）的整个睾丸和丰富的精子发生群体的基因表达。M. Aestheticus及其不育和可育的F1杂种，它们在细胞组成和调节动力学方面都不同。我们发现细胞组成差异使整个睾丸样本的表达谱发生倾斜，并且基因表达存在差异。重要的是，这两种方法都能够检测到大规模的模式，如破坏X染色体的表达，虽然整个睾丸采样导致功率下降，以检测差异表达的基因。我们鼓励研究人员在RNASeq中考虑组织学，并在可行的情况下考虑降低样本复杂性的方法。最终，我们表明，组织之间的细胞组成的差异可以修改表达谱，可能会改变推断的基因本体过程，洞察基因网络进化和基因表达进化的过程。
Whole tissue RNASeq is the standard approach for studying gene expression divergence in evolutionary biology and provides a snapshot of the comprehensive transcriptome for a given tissue. However, whole tissues consist of diverse cell types differing in expression profiles, and the cellular composition of these tissues can evolve across species. Here, we investigate the effects of different cellular composition on whole tissue expression profiles. We compared gene expression from whole testes and enriched spermatogenesis populations in two species of house mice, Mus musculus musculus and M. m. domesticus, and their sterile and fertile F1 hybrids, which differ in both cellular composition and regulatory dynamics. We found that cellular composition differences skewed expression profiles and differential gene expression in whole testes samples. Importantly, both approaches were able to detect large-scale patterns such as disrupted X chromosome expression although whole testes sampling resulted in decreased power to detect differentially expressed genes. We encourage researchers to account for histology in RNASeq and consider methods that reduce sample complexity whenever feasible. Ultimately, we show that differences in cellular composition between tissues can modify expression profiles, potentially altering inferred gene ontological processes, insights into gene network evolution, and processes governing gene expression evolution.
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影响因子：
56.9
作者：
Carlson, Bruce A.;Hasan, Saad M.;Arnegard, Matthew E.
通讯作者：
Arnegard, Matthew E.
影响因子：
3.3
作者：
Campbell, Polly;Good, Jeffrey M.;Nachman, Michael W.
通讯作者：
Nachman, Michael W.
影响因子：
3.7
作者：
Catron, Daniel J.;Noor, Mohamed A. F.
通讯作者：
Noor, Mohamed A. F.
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
发表时间：
1995-01-01
影响因子：
5.8
作者：
BENJAMINI, Y;HOCHBERG, Y
通讯作者：
HOCHBERG, Y
影响因子：
10.7
作者：
Bredemeyer KR;Seabury CM;Stickney MJ;McCarrey JR;vonHoldt BM;Murphy WJ
通讯作者：
Murphy WJ