生物通報(bào)道：最近，瑞士Friedrich Miescher生物醫(yī)學(xué)研究所（FMI）的Michael Stadler及其研究小組，開發(fā)出一種新的計(jì)算方法，來分析RNA-seq數(shù)據(jù)。通過比較內(nèi)含子和外顯子RNA讀數(shù)（intronic and exonic RNA reads），這種方法使我們能夠識(shí)別轉(zhuǎn)錄和轉(zhuǎn)錄后調(diào)控對(duì)基因表達(dá)的作用。該研究小組在最近的《Nature Biotechnology》發(fā)表文章，描述了這種新方法。

RNA-seq提供了細(xì)胞狀態(tài)的一個(gè)重要快照，能告訴科學(xué)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(xué)家們比較患病和健康細(xì)胞、年輕和老細(xì)胞、或成熟細(xì)胞和干細(xì)胞的RNA-seq快照，他們就能推測疾病、衰老或細(xì)胞分化相關(guān)的基因。延伸閱讀：體外轉(zhuǎn)錄測序揭示RNA-seq的終極誤差。

在細(xì)胞的生命周期中，有不同的過程控制著一個(gè)細(xì)胞中的RNA積累。一些過程直接控制著RNA的產(chǎn)生（轉(zhuǎn)錄），其他一些國產(chǎn)則發(fā)生在RNA被處理、成熟并最終降解（轉(zhuǎn)錄后）的時(shí)候。它們都對(duì)細(xì)胞命運(yùn)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(xiàn)在，Dimos Gaidatzis、Lukas Burger和Michael Stadler，開發(fā)了一種計(jì)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(jì)算生物學(xué)家可以區(qū)分轉(zhuǎn)錄水平上調(diào)控的RNA——當(dāng)它正從基因組轉(zhuǎn)錄時(shí)，或在轉(zhuǎn)錄后水平——當(dāng)它成熟或正在降解時(shí)。

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Gaidatzis解釋說：“我們觀察到，來自外顯子讀數(shù)落后于內(nèi)含子讀數(shù)，看起來好像內(nèi)含子讀數(shù)是轉(zhuǎn)錄一個(gè)更直接的衡量。因此，我們想知道，通常這是否是真實(shí)的。”科學(xué)家們分析了17個(gè)已發(fā)表的不同類型細(xì)胞和生物環(huán)境的RNA-seq數(shù)據(jù)集。他們發(fā)現(xiàn)，由RNA分子產(chǎn)生的大多數(shù)內(nèi)含子RNA，仍在細(xì)胞核中，只是剛剛被轉(zhuǎn)錄。這些讀數(shù)的變化可準(zhǔn)確地解釋轉(zhuǎn)錄活性的變化。此外，內(nèi)含子和外顯子讀數(shù)之間的比較，可讓我們對(duì)轉(zhuǎn)錄后調(diào)控做出預(yù)測。

Stadler說：“EISA可讓我們解析轉(zhuǎn)錄和轉(zhuǎn)錄后過程對(duì)基因表達(dá)變化所起的作用。這樣，從一個(gè)單一RNA-seq數(shù)據(jù)集獲得的信息數(shù)量就增多了，我們的確發(fā)現(xiàn)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.