生物通報道： ENCODE項目向我們揭示，人類基因組中超過70%能得到轉錄，只不過不會發生在同一個細胞里。為了研究如此多樣的轉錄本，研究人員開發了許多技術，其中RNA測序（RNA-seq）是最全面也最有效的。

許多人相信，未來基因組數據將會對患者的治療產生重要的影響。不過也有不少專家質疑基因組分析的準確性和可靠性。為此，美國FDA牽頭了RNA測序質量控制（SEQC）項目，評估了多個試驗室RNA-seq數據的可比性，評估了不同測序平臺和數據分析法的表現，并將它們與DNA芯片進行比較。本期Nature Biotechnology特別關注了這一項目，發表了多篇相關文章。

這一項目檢測了30個RNA測序實驗室的現有技術和主要的方法。結果顯示，在發現接頭區域和分析差異性基因表達時，使用合適的生物信息學方法，不同研究組就可以獲得可靠的可重復結果。不過RNA-seq在檢測基因表達的絕對水平和選擇性剪切的轉錄本時，還面臨著一定的挑戰。（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的樣本進行了補充分析，他們使用了長讀取和基于半導體的測序儀，還評估了不同的RNA制備方案。值得注意的是ABRF的研究表明，從嚴重降解的樣本中也能準確提取和分析RNA，比如儲存了多年的組織樣本。能對福爾馬林固定石蠟包埋組織進行有效的轉錄組分析，將大大有助于RNA測序的臨床應用。（原文：Multi-platform assessment of transcriptome profiling using RNA-seq in the ABRF next-generation sequencing study）

RNA-seq和芯片在檢測基因表達時是否一致，也是相關領域的一個大問題。本期Nature Biotechnology上的一篇文章，分析了經過化學毒素處理的大鼠肝臟樣本。研究顯示，RNA-seq與芯片數據的一致性取決于化學試劑的干擾強度。（原文：The concordance between RNA-seq and microarray data depends on chemical treatment and transcript abundance）（延伸閱讀：二代測序，新年新總結）

在比較多個RNA-seq數據集時需要避免測序位置、儀器和方案帶來的偏向性，標準化是一個避免偏好的好辦法。為此，SEQC對一系列標準化步驟進行了評估。（原文：Detecting and correcting systematic variation in large-scale RNA sequencing data）將外參RNA（spike-in control RNA）混入樣本有助于標準化，不過實際上外參RNA也會受到實驗偏好的影響，在此情況下研究人員開發了相應的算法。（原文：Normalization of RNA-seq data using factor analysis of control genes or samples）這些標準化研究無疑會讓外參更易于使用。

SEQC項目代表了RNA-seq走向大規模應用的第一步，涉及了12個國家的150名研究者，華大基因也是該項目的主要參與者之一。這類研究不僅能幫助人們更加全面地理解RNA-seq數據，還能催生更多策略來增強RNA-seq的可重復性。本期雜志上的兩篇觀點性文章對此進行了展望（原文：The devil in the details of RNA-seq；Bringing RNA-seq closer to the clinic）。