新文快讯：看只测一批转录组如何把水灌到《Plant cell》

太懒只看重点版：

1. 研究问题？

A: 木材很重要。形成层生长和木材形成是怎么调控的呢？在空间上进行高分辨率基因表达分析对于解答这个问题是很有帮助的。（翻译自作者）

2. 测了些啥？

A: 在生长季的中间（生长最旺盛），对田间种植的 4 棵（生物学重复）， 15 米高， 45 年生欧洲山杨（ Populustremula ）树干进行取样，每株树取 25-28 份组织层，每份厚 15 μ m ，共测了 106 个转录组。

3. 有啥有用的？

A: 建了一个数据库，对相关研究还是相当有用的，而且国内可以访问 http://aspwood.popgenie.org

真粉必看长文版：

最近（ 2017 年 6 月 27 日），《 The PlantCell 》在线发表了 David Sundell 等人的一篇转录组文章 【1】 ， HiSeq 2000 测序仪， PE100 ， 4 个生物学重复，共 106 个转录组（在国内只需要 10 万元），看完未免有些自惭形秽，觉得有必好好学习一下。

看题目：“ AspWood: High-spatial-resolution transcriptomeprofiles reveal uncharacterized modularity of wood formation in Populus tremula ”可以猜到作者测了很多欧洲山杨转录组并且建了个数据库。

文章前言中作者言简意赅地表明了研究目的：

木材形成很重要（第一段）。

转录组技术很有用（第二段）。

转录组分析很有用哎，比如共表达分析（第三段）。

我们测了一把，还进行了共表达分析（第四段）。

但这篇文章并没有看上去这么简单，其取样策略如下：

黄色竖线是表示其取样组织层，每层 15 μ m 。在生长季的中间（生长最旺盛），对田间种植的 4 棵， 15 米高， 45 年生欧洲山杨树干进行取样，每株树取 25-28 份组织层， 4 个生物学重复共测了 106 个转录组。

不同细胞的活力是用 NBT (nitroblue tetrazolium) 染色确定的（敲黑板）， 组织纵向切片是用冷冻切片机 （划重点）。最然取材只是用的冷冻切片机（还以为是显微切片呢 … ），但这种尽量单一组织取样的理念是十分值得吸取的，可以测到更多特异表达基因（参考： RNA-seq 结果中，我们应该如何对待超低丰度基因 ）

有什么发现？

1. 在形成层生长与木材形成过程中有 3 个转录组重编程事件

学会一个新词 transcriptome reprogramming events ，下次用一下，有没有觉得 * 格一下高了许多？但啥叫重编程（蹭干细胞 IP ）？

聚类大家都会聚，上面四种组织很好分开不意外，但基因聚类这么干净也太让人羡慕了（值得交待的是，作者仅对在毛果杨基因组中注释为表达的 28294 个基因进行了聚类，表达量太低的没有聚类。参考： RNA-seq 结果中，我们应该如何对待超低丰度基因 ），而且还可以这么解读，自己找那三个事件吧（并不是三个基因聚类啊）。

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