加工大豆是 世界上最大的动物蛋白饲料来源和第二大植物油来源.
控制重要性状的基因的鉴定为开发作物的遗传改良提供了基础，这些作物产生更高的产量以供应不断增长的人口并且能够抵抗生物（例如，昆虫害虫）和非生物胁迫（例如，气候变化）。 转录组代表了一小部分被转录成 RNA 分子的遗传密码。 通过研究转录组，研究人员希望确定当暴露于不同处理时，基因在各种类型的细胞和组织中何时何地开启或关闭。 在过去十年中，公共存储库中积累了 3000 多个大豆转录组数据样本。
来自巴西 Universidade Estadual do Norte Fluminense 的 Thiago Venancio 博士和合著者的新评论文章 探索大豆转录组学资源和基因共表达网络的最新技术水平.
文章首先介绍了基于杂交（即微阵列）和基于序列（即 RNA-seq）的技术，并讨论了每种技术的优势。 最重要的是，微阵列依赖于已知的物种或转录本特异性探针（即短链 DNA 或 RNA）来指示它们的相对表达。 另一方面，RNA-Seq 可以检测新的转录本，因为它确定了给定 DNA 或 RNA 分子的核酸序列，然后对其进行鉴定。 RNA-Seq技术可以检测出更高比例的差异表达基因， 尤其是低表达的基因. 由于这些原因，RNA-Seq 技术已经开始取代传统的微阵列平台来进行转录分析。 重点介绍了使用这两种技术在不同组织和条件下研究大豆转录程序的主要研究。
然后，作者提出了使用基因共表达网络 (GCN) 整合公共存储库中大量数据的方法。 GCN 用于探索、解释和可视化基因之间的关系，这些基因共同作用以促进特定性状（例如，产量）的表达。 “大自然喜欢规律和秩序。 在生物系统中，分子成分（例如，基因、蛋白质）按等级组织在通常称为模块的密集簇中。 GCN 是识别可能参与同一生物过程的共表达基因模块的强大工具。 由于重要作物中的基因已经通过实验确定了它们的功能，因此 GCN 可用于根据共表达伙伴的功能推断未知基因的功能。 从进化的角度来看，可以探索这些共表达模块以识别复制后获得新功能的基因，并且可以跨物种比较它们以研究正交群的保守性和差异性，”Venancio 解释道。
最后，文章确定了大豆转录组资源和大豆表达数据，包括 国家生物技术信息中心的序列读取存档 (SRA) 数据库 – 最大的公开可用的高通量测序数据存储库和 大豆表达图谱 – 高分辨率基因表达数据库。
