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南京信帆生物:RNA-seq數(shù)據(jù)分析指南
更新時間:2016-05-18   點擊次數(shù):1907次

生物通報道:新一代測序技術(shù)在爆炸式發(fā)展的同時,也衍生出許多其他技術(shù)創(chuàng)新。RNA深度測序(RNA-Seq)就是其中之一,這項技術(shù)使我們對細胞發(fā)育及其調(diào)控機制的理解,達到了的深度和廣度。盡管研究細胞RNA并不是什么新鮮事,但RNA-Seq的出現(xiàn)大大拓展了轉(zhuǎn)錄組研究的規(guī)模,取得了累累碩果,這些是傳統(tǒng)技術(shù)難以企及的。

RNA-seq可以獲得相當驚人的數(shù)據(jù)量,而這恰恰是一柄劍。數(shù)據(jù)量蘊含著大量的寶貴信息,但這樣的數(shù)據(jù)需要復(fù)雜的生物信息學(xué)分析,才能從中提取到有意義的結(jié)果。正因如此,數(shù)據(jù)分析可以說是RNA-seq的重中之重。

RNA-seq有非常廣泛的應(yīng)用,但沒有哪個分析軟件是的??茖W(xué)家們一般會根據(jù)自己的研究對象和研究目標,采用不同的數(shù)據(jù)分析策略。現(xiàn)在人們已經(jīng)發(fā)表了大量的RNA-seq和數(shù)據(jù)分析方案,對于剛?cè)腴T的新手來說難免有些無所適從。

佛羅里達大學(xué)、加州大學(xué)Irvine分校等單位的研究人員在一月二十六日的Genome Biology雜志上發(fā)表文章,概述了RNA-seq生物信息學(xué)分析的現(xiàn)行標準和現(xiàn)有資源,為人們提供了一份帶有注釋的RNA-seq數(shù)據(jù)分析指南。這將成為開展RNA-seq研究的寶貴參考資料。

這份指南覆蓋了RNA-seq數(shù)據(jù)分析的主要步驟,比如質(zhì)量控制、讀段比對、基因和轉(zhuǎn)錄本定量、差異性基因表達、功能分析、基因融合檢測、eQTL圖譜分析等等。研究人員繪制的RNA-seq分析通用路線圖(標準Illumina測序),將主要分析步驟分為前期分析、核心分析和分析三類。前期預(yù)處理包括實驗設(shè)計、測序設(shè)計和質(zhì)量控制。核心分析包括轉(zhuǎn)錄組圖譜分析、差異基因表達和功能分析。分析包括可視化、其他RNA-seq技術(shù)和數(shù)據(jù)整合。

研究人員在文章中探討了每個步驟所面臨的挑戰(zhàn),也評估了一些數(shù)據(jù)處理方法的潛力和局限。此外,他們還介紹了RNA-seq數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)類型的整合。這種數(shù)據(jù)整合可以將基因表達調(diào)控與分子生理學(xué)和功能基因組學(xué)關(guān)聯(lián)起來,如今越來越受到研究者的歡迎。

這篇文章在結(jié)尾處介紹了一些為轉(zhuǎn)錄組領(lǐng)域帶來改變的新技術(shù),特別是單細胞RNA-seq和長讀取測序技術(shù)帶來的機遇和挑戰(zhàn)。

2015年年初,RNA-Seq的數(shù)據(jù)分析方法如雨后春筍般涌現(xiàn)。三月份,Nature集團旗下刊物發(fā)表了三篇介紹RNA-Seq數(shù)據(jù)分析新方法的文章,一篇發(fā)表在《Nature Methods》上,另外兩篇發(fā)表在《Nature Biotechnology》上。這三篇文章有一位共同的作者,那就是約翰霍普金斯大學(xué)計算生物學(xué)中心的Steven Salzberg,生物信息學(xué)和計算生物學(xué)領(lǐng)域的杰出科學(xué)家。Salzberg通過這些文章中分別介紹了三種新工具:HISAT、StringTie和Ballgown。這些工具可以取代之前開發(fā)的早期工具,為RNA-Seq提供了全新的數(shù)據(jù)分析方法,從原始數(shù)據(jù)讀取到差異表達分析。(更多詳細信息參見:三篇文章介紹RNA-Seq數(shù)據(jù)分析的新工具)

RNA測序究竟有多呢?由美國FDA牽頭的測序質(zhì)量控制(SEQC)項目對RNA測序的準確性、可重現(xiàn)性和信息含量進行了綜合性評估。其初步調(diào)查結(jié)果發(fā)表在2014年09月的Nature Biotechnology雜志上,石樂明教授是這篇文章的通訊作者之一。研究人員用RNA參照樣本在多個實驗室的Illumina HiSeq、Life Technologies SOLiD、Roche 454平臺上進行檢測,主要評估RNA測序在接頭區(qū)域和差異性表達譜中的表現(xiàn),并將其與芯片和定量PCR(qPCR)進行比較。研究表明,數(shù)據(jù)分析的算法會對RNA測序產(chǎn)生很大影響,不同算法生成的轉(zhuǎn)錄本數(shù)據(jù)存在很大差異。(更多詳細信息參見:石樂明教授Nature子刊:RNA測序到底可不)

前幾天,浙江大學(xué)和哈佛大學(xué)的研究人員在Cell Reports雜志上發(fā)表了一項單細胞mRNA-seq研究?;虮磉_變異是小鼠胚胎干細胞(ESC)的一個重要特征,但人們一直不清楚這背后的具體原因。研究人員通過分析小鼠胚胎干細胞發(fā)現(xiàn),這些細胞表現(xiàn)出的異質(zhì)性是血清培養(yǎng)造成的。他們在其中鑒定了高度變異的基因簇,以及*的染色質(zhì)狀態(tài)。研究顯示,雙價基因(bivalent gene)更容易出現(xiàn)表達變異。進一步研究表明,無血清培養(yǎng)可以減少小鼠ESC的異質(zhì)性和轉(zhuǎn)錄組變異。這意味著,細胞內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)變異大多是細胞外的培養(yǎng)環(huán)境造成的。

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