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發現RNA-seq隱藏信息的新方法
【字體: 大 中 小 】 時間:2015年07月03日 來源:生物通
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最近,瑞士Friedrich Miescher生物醫學研究所(FMI)的一個研究小組,開發出一種新的計算方法,來分析RNA-seq數據。通過比較內含子和外顯子RNA讀數,這種方法使我們能夠識別轉錄和轉錄后調控對基因表達的作用。該研究小組在最近的《Nature Biotechnology》發表文章,描述了這種新方法。
生物通報道:最近,瑞士Friedrich Miescher生物醫學研究所(FMI)的Michael Stadler及其研究小組,開發出一種新的計算方法,來分析RNA-seq數據。通過比較內含子和外顯子RNA讀數(intronic and exonic RNA reads),這種方法使我們能夠識別轉錄和轉錄后調控對基因表達的作用。該研究小組在最近的《Nature Biotechnology》發表文章,描述了這種新方法。
RNA-seq提供了細胞狀態的一個重要快照,能告訴科學家們什么基因是活躍的,以及它們有多么的活躍。然后,如果科學家們比較患病和健康細胞、年輕和老細胞、或成熟細胞和干細胞的RNA-seq快照,他們就能推測疾病、衰老或細胞分化相關的基因。延伸閱讀:體外轉錄測序揭示RNA-seq的終極誤差。
在細胞的生命周期中,有不同的過程控制著一個細胞中的RNA積累。一些過程直接控制著RNA的產生(轉錄),其他一些國產則發生在RNA被處理、成熟并最終降解(轉錄后)的時候。它們都對細胞命運有影響,但RNA-seq通常適用于測量這些過程之間無差別的RNA水平。
現在,Dimos Gaidatzis、Lukas Burger和Michael Stadler,開發了一種計算方法,稱為EISA(exon-intron split analysis),可測量在不同條件下mRNA和前體RNA水平的變化。通過這樣做,計算生物學家可以區分轉錄水平上調控的RNA——當它正從基因組轉錄時,或在轉錄后水平——當它成熟或正在降解時。
Gaidatzis解釋說:“我們觀察到,來自外顯子讀數落后于內含子讀數,看起來好像內含子讀數是轉錄一個更直接的衡量。因此,我們想知道,通常這是否是真實的!笨茖W家們分析了17個已發表的不同類型細胞和生物環境的RNA-seq數據集。他們發現,由RNA分子產生的大多數內含子RNA,仍在細胞核中,只是剛剛被轉錄。這些讀數的變化可準確地解釋轉錄活性的變化。此外,內含子和外顯子讀數之間的比較,可讓我們對轉錄后調控做出預測。
Stadler說:“EISA可讓我們解析轉錄和轉錄后過程對基因表達變化所起的作用。這樣,從一個單一RNA-seq數據集獲得的信息數量就增多了,我們的確發現了RNA-seq中隱藏的信息。”
(生物通:王英)
生物通推薦原文摘要:
Analysis of intronic and exonic reads in RNA-seq data characterizes transcriptional and post-transcriptional regulation
Abstract: RNA-seq experiments generate reads derived not only from mature RNA transcripts but also from pre-mRNA. Here we present a computational approach called exon-intron split analysis (EISA) that measures changes in mature RNA and pre-mRNA reads across different experimental conditions to quantify transcriptional and post-transcriptional regulation of gene expression. We apply EISA to 17 diverse data sets to show that most intronic reads arise from nuclear RNA and changes in intronic read counts accurately predict changes in transcriptional activity. Furthermore, changes in post-transcriptional regulation can be predicted from differences between exonic and intronic changes. EISA reveals both transcriptional and post-transcriptional contributions to expression changes, increasing the amount of information that can be gained from RNA-seq data sets.
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