请问我送测的转录组学在ncbi上选择的第一个参考基因组，拉丁名是一样的，但是比对率只有60%，这样可以用吗？还是建议选择无参？

在转录组学分析中，选择合适的参考基因组对结果的可靠性和生物学意义至关重要。如果比对率只有60%，这说明可能存在以下问题：

 

一、比对率低的可能原因

1、参考基因组不完整或版本不匹配

（1）您选择的参考基因组可能较旧，未包含样本物种的全部基因序列。

（2）检查物种的最新参考基因组版本，或者是否存在更新的注释文件。

 

2、物种差异

（1）如果样本与参考基因组虽然属于同一属或物种，但亚种、地理种群或遗传背景差异较大，可能导致低比对率。

（2）转录组样本可能包含特定种群的变异基因，参考基因组中未能很好体现。

 

3、样本质量或处理问题

（1）转录组样本可能含有污染序列（如细菌或其他物种RNA），导致有效比对率下降。

（2）样本处理流程（如接头污染、低质量reads）可能降低比对效果。

 

4、技术因素

（1）比对工具的参数设置（如错配允许值）可能不够宽松。

（2）RNA测序reads的长度或质量分布是否符合比对工具的最佳条件。

 

二、低比对率的影响

低比对率可能导致：

1、表达定量不准确：大量reads未成功比对会导致特定基因表达量低估。

2、功能注释不足：未能比对到参考基因组中的区域可能丢失重要的功能性基因。

3、下游分析偏差：如差异表达分析或GO/KEGG富集分析结果可能失真。

 

三、选择无参分析的适用性

1、无参分析（de novo assembly）适合以下情况：

（1）没有合适的参考基因组：比如目标物种是未建库的非模式生物。

（2）远缘物种比对率低：参考基因组的匹配度不足（如<70%）。

（3）研究目标包含新基因或特定变异：如分析样本中未在参考基因组中注释的新转录本或基因变体。

 

2、无参分析的优势是独立于参考基因组，可发现样本中的新序列，但存在以下挑战：

（1）计算资源需求大：需要较高计算资源进行组装和注释。

（2）可靠性较低：组装质量（如contig的完整性和准确性）可能不如基于参考的分析。

（3）注释依赖公共数据库：对功能注释的依赖可能导致信息不够全面。

 

四、建议优化策略

1、尝试更好的参考基因组

（1）检查物种是否有更新的参考基因组版本。

（2）若物种的亚种差异较大，可尝试使用更接近您样本的亚种参考基因组。

（3）考虑混合参考基因组：如果您的物种与多个参考物种接近，可构建合并参考基因组。

 

2、优化比对流程

（1）比对工具参数优化

• 调整比对工具（如HISAT2、STAR）的错配允许值和gap penalty。

• 使用更适合多样性高的工具（如Subread）。

（2）质量控制

• 确保原始reads的质量分布良好，去除接头和低质量序列。

• 检查是否存在非目标物种污染。

 

3、进行混合策略

（1）同时进行基于参考的比对和无参组装，并整合结果。

（2）可通过工具如StringTie或Trinity将de novo组装的结果和参考基因组结合，提升注释率。

 

4、无参分析注意事项

（1）在无法找到合适参考基因组的情况下，尝试使用无参分析，结合公共数据库进行功能注释（如NR、SwissProt、Pfam等）。

（2）后续进行BUSCO评估无参组装的完整性，确保可靠性。

 

五、决策建议

1、若比对率持续低于70%且无法改善：建议选择无参分析或混合策略。

2、若可以优化参考基因组或比对参数：优先尝试改进参考基因组比对流程，因为基于参考的分析对功能注释和下游分析更具优势。

 

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