论文来源：
Zhou, Hang, Runguo Shu, Chaowei Zhang, Yiqi Xiao, Dong Jing, Jiejing Tang, Zixiong Cao, Xi Chen, Yang Mei和Fei Li. 《Developmental Correspondence of Juvenile Stages across the Locust, Harlequin Ladybird, and Diamondback Moth》. iScience 0, 期 0 (2024年9月10日). 

https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.110898.

在这篇论文中，作者结合了形态学和转录组学的数据，旨在探究半变态和全变态昆虫在幼年发育阶段的对应关系。研究的核心目标是揭示蝗虫、瓢虫和飞蛾这三种代表性昆虫在不同变态策略下，幼年发育阶段在形态和分子水平上潜在的共性。

1 研究方法
一、微计算机断层扫描（Micro-CT）：
目的：观察昆虫幼年阶段（蝗虫的若虫期，瓢虫和飞蛾的幼虫和蛹期）翅膀的形态变化过程。
过程：样本处理：使用碘液对昆虫样本进行染色，以便在扫描中更好地显示内部结构。
扫描：利用SkyScan 1272桌面型高分辨率micro-CT对样本进行扫描，获取高分辨率的断层图像数据。
图像重建：使用NRecon软件将断层图像数据重建为可供分析的三维图像。

二、数据分析-使用Dragonfly软件
三维结构重建：利用Dragonfly软件，通过手动或Otsu算法对感兴趣区域（ROI）进行分割，并计算组织体积（如翅膀体积）。

可视化：将分割后的ROI转换为三角网格模型，以便进行三维结构的可视化呈现。
 

三、发育转录组测序（RNA-seq）：
目的：分析昆虫在不同发育阶段的基因表达模式，进而探究发育阶段之间的对应关系和进化关系。
过程：样本收集：在昆虫的不同发育阶段收集样本，每个时间点收集三个生物学重复，每个重复包含10个个体。
RNA提取和测序：使用试剂盒提取RNA，并利用Illumina HiSeq 2500平台进行测序。
数据分析：数据质控和处理：使用FastQC和Trim Galore进行原始数据质控和处理。

四、基因表达定量：使用Hisat2将测序reads比对到参考基因组，并使用featureCounts进行基因表达定量。
差异表达基因分析和聚类分析：使用DESeq2进行差异表达基因分析，并使用PCA、UMAP和层次聚类等方法对基因表达模式进行聚类分析。
基因功能注释和富集分析：使用eggNOG-mapper对蛋白质序列进行功能注释，并使用clusterProfiler进行GO富集分析。
直系同源基因鉴定：使用Orthofinder和OrthoSNAP鉴定单拷贝直系同源基因和SNAP-直系同源基因。
进化分析：计算基因的时间特异性指数（Tau）和编码序列的Ka/Ks比值，以及非编码序列的Kn/Ks比值，以评估基因表达动态与物种进化的关系。

2 研究结论
1. 形态学方面：全变态昆虫的预蛹期和蛹期的翅膀发育过程与半变态昆虫的若虫期相似，都在蜕皮后经历快速生长，然后出现短暂的停滞期。
2. 转录组学方面：全变态昆虫的预蛹期和蛹期的基因表达模式与半变态昆虫的若虫期更相似，而幼虫期的基因表达模式则相对独立。
3. 进化方面：随着昆虫物种分化时间的推移，幼年阶段的基因表达呈现出越来越强的阶段特异性。在预蛹期或蛹期高表达的基因积累了更多的非同义替换。

Dragonfly软件在研究中的关键作用
实现了对micro-CT数据的可视化和定量分析。通过三维重建和分割等功能，可以精确测量昆虫翅膀的体积变化，为形态学分析提供关键数据支持。

提高了数据分析的效率和准确性。通过自动化的分割算法，减少了人为偏差，提高了数据处理的效率。

3 结论
本研究通过结合形态学和转录组学数据，揭示了半变态和全变态昆虫在幼年发育阶段的相似性，为昆虫变态的进化起源提供了新的见解。Dragonfly软件在微计算机断层扫描数据分析中发挥了关键作用，为形态学观察和定量分析提供了有力支持。这项研究为深入理解昆虫变态的进化机制提供了重要线索。