RNA测序的质量控制

  • A+
所属分类:Transcriptomics
 

ENCODE项目向我们揭示,人类基因组中超过70%能得到转录,只不过不会发生在同一个细胞里。为了研究如此多样的转录本,研究人员开发了许多技术,其中RNA测序(RNA-seq)是最全面也最有效的。

许多人相信,未来基因组数据将会对患者的治疗产生重要的影响。不过也有不少专家质疑基因组分析的准确性和可靠性。为此,美国FDA牵头了RNA测序质量控制(SEQC)项目,评估了多个试验室RNA-seq数据的可比性,评估了不同测序平台和数据分析法的表现,并将它们与DNA芯片进行比较。本期Nature Biotechnology特别关注了这一项目,发表了多篇相关文章。

这一项目检测了30个RNA测序实验室的现有技术和主要的方法。结果显示,在发现接头区域和分析差异性基因表达时,使用合适的生物信息学方法,不同研究组就可以获得可靠的可重复结果。不过RNA-seq在检测基因表达的绝对水平和选择性剪切的转录本时,还面临着一定的挑战。(原文:A comprehensive assessment of RNA-seq accuracy, reproducibility and information content by the Sequencing Quality Control Consortium

ABRF(Association of Biomolecular Resource Facilities)用SEQC的样本进行了补充分析,他们使用了长读取和基于半导体的测序仪,还评估了不同的RNA制备方案。值得注意的是ABRF的研究表明,从严重降解的样本中也能准确提取和分析RNA,比如储存了多年的组织样本。能对福尔马林固定石蜡包埋组织进行有效的转录组分析,将大大有助于RNA测序的临床应用。(原文:Multi-platform assessment of transcriptome profiling using RNA-seq in the ABRF next-generation sequencing study

RNA-seq和芯片在检测基因表达时是否一致,也是相关领域的一个大问题。本期Nature Biotechnology上的一篇文章,分析了经过化学毒素处理的大鼠肝脏样本。研究显示,RNA-seq与芯片数据的一致性取决于化学试剂的干扰强度。(原文:The concordance between RNA-seq and microarray data depends on chemical treatment and transcript abundance

在比较多个RNA-seq数据集时需要避免测序位置、仪器和方案带来的偏向性,标准化是一个避免偏好的好办法。为此,SEQC对一系列标准化步骤进行了评估。(原文:Detecting and correcting systematic variation in large-scale RNA sequencing data)将外参RNA(spike-in control RNA)混入样本有助于标准化,不过实际上外参RNA也会受到实验偏好的影响,在此情况下研究人员开发了相应的算法。(原文:Normalization of RNA-seq data using factor analysis of control genes or samples)这些标准化研究无疑会让外参更易于使用。

SEQC项目代表了RNA-seq走向大规模应用的第一步,涉及了12个国家的150名研究者,华大基因也是该项目的主要参与者之一。这类研究不仅能帮助人们更加全面地理解RNA-seq数据,还能催生更多策略来增强RNA-seq的可重复性。本期杂志上的两篇观点性文章对此进行了展望(原文:The devil in the details of RNA-seqBringing RNA-seq closer to the clinic)。

原文来自:http://www.ebiotrade.com/newsf/2014-9/2014915164801350.htm

RNA测序的质量控制的更多相关文章

  1. RNA测序相对基因表达芯片有什么优势?

    RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? RNA-Seq和基因表达芯片相比,哪种方法更有优势?关键看适用不适用.那么RNA-Seq适用哪些研究方向?是否您的研究?来跟随本文了解一下RNA测序相对基因表达 ...

  2. RNA测序研究现状与发展

    RNA测序研究现状与发展 1 2,584 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 通常来说,某一个物种体内所有细胞里含有的DNA都应该是一模一样的,只是因为每一种细胞里所表达的R ...

  3. 单细胞RNA测序技术之入门指南

    单细胞RNA测序技术之入门指南 [字体: 大 中 小 ] 时间:2018年09月12日 来源:生物通   编辑推荐: 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要 ...

  4. 第三章 RNA测序

    第三章 RNA测序   RNA测序(RNA Sequencing,简称RNA-Seq,也被称为全转录物组鸟枪法测序Whole Transcriptome Shotgun Sequencing,简称WT ...

  5. RNA测序样本检测

    常规转录组测序     样品类型:去蛋白并进行DNase处理后的完整总RNA 样品需求量(单次): 植物和真菌样品:≥20 μg: 人.大鼠.小鼠样品:≥5 μg: 其他类型动物:≥10 μg: 原核 ...

  6. RNAseq测序reads定位

    RNAseq测序reads定位 发表评论 3,210 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 获得RNA-seq的原始数据后,首先需要将所有测序读段通过序列映射(mapping) ...

  7. 单细胞测序技术(single cell sequencing)

    单细胞测序技术(single cell sequencing) 2018-03-02 11:02   来源: 一呼百诺  点击次数:6587关键词:   前言 单细胞生物学最近几年是非常热门的研究方向 ...

  8. scRNA-seq测序的两种技术[转载]

    转自:http://www.ebiotrade.com/newsf/2017-9/201795172237350.htm 1.综述 哈佛大学的两个团队将微流体技术引入单细胞RNA-Seq方法中,分别开 ...

  9. Circular RNA的产生机制、功能及RNA-seq数据鉴定方法

    推荐关注微信公众号:AIPuFuBio,和使用免费生物信息学资源和工具AIPuFu:http://www.aipufu.com. [Circular RNA的产生机制] Circular RNA,缩写 ...

随机推荐

  1. GradleUserGuide中文版 19)Plugins 20)插件规范 21)Java插件

    https://blog.csdn.net/roymuste/article/details/51321881

  2. VDMA时序分析

    VDMA时序分析

  3. 模拟器运行android镜像

    编译完成后需要运行一下,看看效果,操作中出现很多问题   先说明android4.0的,然后说明一下android2.3.4的,两者是一样的   一.android4.0.1 可以参看如下链接: ht ...

  4. 知识点:Mysql 基本用法之存储过程

    存储过程 一. 介绍 存储过程包含了一系列可执行的sql语句,存储过程存放于MySQL中,通过调用它的名字可以执行其内部的一堆sql 使用存储过程的优点: 用于替代程序写的SQL语句,实现程序与sql ...

  5. React开发笔记

    项目环境搭建 使用create-react-app CSS使用styled-components yarn add styled-components 引入reset.css样式 import { c ...

  6. java.util.ConcurrentModificationException详解

    引用于http://blog.csdn.net/dabing69221/article/details/40065071 在使用set/map时,一个可爱的小bug:Java.util.Concurr ...

  7. react实现tab切换效果

    ...this.state = { // 全部数据 addressJobs: [ { address: '北京', jobs: ['北京职位1', '北京职位2', '北京职位3', '北京职位4', ...

  8. sql常用语句备忘录随时更新

    一.查询最新的一条数据 SELECT * FROM Table a WHERE NOT EXISTS (SELECT FROM Table b WHERE a.Date>b.Date) 二.查询 ...

  9. django之 F&Q 聚合与分组

    F 使用查询条件的值,专门取对象中某列值的操作,可以对同一个表中的两个列进行比较 from django.db.models import F ret=models.Book.objects.filt ...

  10. python基础数据篇

    1. 列表.元组操作 列表是我们最以后最常用的数据类型之一,通过列表可以对数据实现最方便的存储.修改等操作 定义列表 ? 1 names = ['Alex',"Tenglan",' ...