Strand Specific mRNA sequencing 之重要性与分析

  • A+
所属分类:Bioinformatics
 

研究生物基因转录体的方法有许多种,而使用次代定序仪系统进行转录体定序是目前相当热门的一种方式,科学家们使用 RNA-seq 分析转录体表现主要期望能够获得三种重要信息:

1. 了解整个转录体构造、splicing 位置以及批注基因的功能。

2. 将所有转录体的表现量多寡定量。

3. 找出 alternative splicing 的可能性方式。

相较于使用转录体反应 DNA-RNA 杂合为基础的 RNA microarray,可以直接地得知转录体的方向性,但目前 RNA-seq 所常用的制备方法必须反转录成 cDNA,因此缺少了转录体序列的方向性,而分析上针对这个问题所作的解决方式为,例如:利用转译的蛋白质基因预测 open reading frame、利用 3’端定序量常较 5’端多的 bias、以及藉由真核生物 splicing 位置方向来做判断。但即使如此,发展能区分出方向性的 RNA-seq 制备方式是很重要的,这是因为当面对较小基因体的物种,如微生物或低等真核生物时,基因会密集的出现在 DNA 的正负股上,而无法确认方向性会造成评估基因表现量上的误判,另外,当转录体表现时,也有机会产生负股调控基因的转录体,这些转录体并不转译,但与蛋白质表现量却息息相关。

目前被用来制备 strand-specific RNA-seq library 的方式五花八门,容易会让操作者困惑不知该选用何种方法为佳,因此 2010 年 9 月 Levin 等人于 Nature Methods 上发表了一篇文章统整了这些制备方式,笔者使用同一来源的 RNA 作为材料,用不同的制备方式制造 cDNA library,尔后使用 illumina 定序系统获得序列数据再分析,而评断这些制备方式孰优孰劣的标准在于:

1. Library complexity-这些 reads 的独特性高低、

2. Strand specificity-将 reads mapping 到已知方向性的 transcripts 上观察方向正确性

3. Eveness and continuity of coverage at annotated transcripts-观察 reads 们在基因上的 coverage 是否够平均分布

4. Performance at 5’ and 3’ ends, defined as agreement with known end annotation-将reads mapping 到已知方向性transcripts 上观察 5’、3’ end 的表现。

图 a.

图 b.

笔者将不同制备方式所呈现出的结果以统计的方式做分析,最后得到的结论为:在 cDNA second strand 合成时导入 dUTP,尔后再于 library 完成后裂解掉带有 dUTP 的那股以获得具方向性 library 的方法为最好的方式,统计上在 library complexity 方面 (图 a),可以看到 dUTP 在 SE 以及 PE 部份都有 42%、84%的高复杂度,甚至与 control 差不多,而在 strand specific 方向正确性方面 (图 b-gray bar),包括了 dUTP method共有四种制备方式在此都表现得不错,大约只有 0.47-0.63%转录自负股,与已知的 genes annotation 是吻合的。再来,在序列 Evenness 与 continuity of coverage 方面 (图 b-blue bar),使用 dUTP method 占第二名 (0.76)。

图 c.

图 d.

最后,在 5’、3’ end performance 上 (图 c),使用 dUTP method 在基因两端的 reads 数上覆盖率为 62%与73%。将 dUTP method 制备出的 library 与 control library 做比较后 (图 d.) 发现,两者呈现高度的相关性,也因此根据以上统计后的数值,以及制备流程的方便性,dUTP method 是在制备 strand-specific mRNA library上比较合适的方式。

参考文献:

Levin JZ, Yassour M, Adiconis X, Nusbaum C, Thompson DA, et al. (2010) Comprehensive comparative analysis of strand-specific RNA sequencing methods. Nat Methods 7: 709-715.

Strand Specific mRNA sequencing 之重要性与分析的更多相关文章

  1. RNA Sequencing

    RNA Sequencing 选择其他单元: RNA Sequencing 国内领先的转录组定序基地 Transcriptome Sequencing可全面性并快速地获得某一物种特定细胞或组织在某一状 ...

  2. gdb运行时结合汇编堆栈分析

    一.从源代码文件到可执行文件         从C文件到可执行文件,一般来说需要两步,先将每个C文件编译成.o文件,再把多个.o文件和链接库一起链接成可执行文件.但具体来说,其实是分为四步,下面以ex ...

  3. 功能的显著性分析——GO Enrichment Analysis

      Gene Ontology(GO)是基因功能国际标准分类体系.GO富集分析是对差异基因等按GO分类,并对分类结果进行基于离散分布的显著性分析.错判率分析.富集度分析,得到与实验目的有显著联系的.低 ...

  4. 多元统计之因子分析模型及Python分析示例

    1. 简介 因子分析是一种研究观测变量变动的共同原因和特殊原因, 从而达到简化变量结构目的的多元统计方法. 因子分析模型是主成分分析的推广, 也是利用降维的思想, 将复杂的原始变量归结为少数几个综合因 ...

  5. Directional RNA-seq data -which parameters to choose?

    Directional RNA-seq data -which parameters to choose? REF: https://chipster.csc.fi/manual/library-ty ...

  6. kallisto:Near-optimal RNA-Seq quantification

    Near-optimal RNA-Seq quantification https://pachterlab.github.io/kallisto 文章标题:   Pseudoalignment fo ...

  7. 使用R语言的RTCGA包获取TCGA数据--转载

    转载生信技能树 https://mp.weixin.qq.com/s/JB_329LCWqo5dY6MLawfEA TCGA数据源 - R包RTCGA的简单介绍 - 首先安装及加载包 - 指定任意基因 ...

  8. 08 Translating RNA into Protein

    Problem The 20 commonly occurring amino acids are abbreviated by using 20 letters from the English a ...

  9. 能力素质模型咨询工具(Part 2)

    核心能力素质模型数据库 1. 工作态度 通用 (1)热爱本职工作,对工作充满信心 (2)在没有明确的规定或领导指示的情况下,能够积极主动地承担职责范围内的各项工作,并能够积极地配合其他同事/部门工作 ...

随机推荐

  1. Python之模块(二)

    1.subprocess模块 2.loggin模块 很多程序都有记录日志的需求,并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志,还可能有错误.警告等信息输出,python的logging模块提供了标准的日 ...

  2. char数据类型,编程能用的最小数据类型.

    关于数据类型, char占1bit,8bites. signed代表有符号,包括正负数,和0; unsigned代表无符号,只包括0和整数; signed和unsigned的主要区别就是它们的最高位是 ...

  3. angular 路由动态加载JS文件

    纯属分享 //把下面代码放在新建JS文件里,引入在头部 //angural路由功能--一个路由动态加载JS (function (name, context, definition) { if (ty ...

  4. MS SQL 2005 无法建立用户实例

    SC.EXE stop "MSSQL$SQLEXPRESS"RD /S /Q "%USERPROFILE%\Local Settings\Application Data ...

  5. as3 Function 中的call与apply方法

    apply方法,作用跟call一样,也可以用来改变函数执行时,this指针的指向,区别在于apply方法要求第二个参数必须是数组形式 例子,舞台上添加名为a和b的实例mc 案例1: a.getNumV ...

  6. jdk下载--操作系统

    不同的操作系统需要下载不同的jdk. 查看操作系统的命令: Window系统下:>winver Linux和Unix系统下: >uname -a 根据系统不同选用不同的jdk: 下载地址: ...

  7. NUMA体系结构介绍

    为什么会有NUMA? 在NUMA架构出现前,CPU欢快的朝着频率越来越高的方向发展.受到物理极限的挑战,又转为核数越来越多的方向发展.如果每个core的工作性质都是share-nothing(类似于m ...

  8. r.js打包

    久闻r.js的大名,但实际没有用它做过任何东西.今天用它时,发现网上许多教程都不对.研究一下,把我的实际经验分享给大家. 例子1 先是HTML页面 <!DOCTYPE html> < ...

  9. ArcGIS模型构建器案例学习笔记-字段处理模型集

    ArcGIS模型构建器案例学习笔记-字段处理模型集 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com 由四个子模型组成 子模型1:判断字段是否存在 方法:python工 ...

  10. MySQL Installation of system tables failed!

    刚开始学习Linux,就遇到了问题. 当在RedHat下安装MySQL时提示如下错误,请高手给点指点,谢谢: rpm -vih  MySQL-server-community-5.0.96-1.rhe ...