MOTYWACJA: Technologia RNA-Seq obiecuje odkryć wiele nowych alternatywnych zdarzeń splicingowych, fuzji genów i innych zmian w transkryptach RNA. Dla dokładnego wykrywania i kwantyfikacji transkryptów, ważne jest, aby rozwiązać niejednoznaczności mapowania dla tych odczytów RNA-Seq, które mogą być mapowane do wielu loci: >17% odczytów z mysich danych RNA-Seq i 50% odczytów z niektórych danych roślinnych danych RNA-Seq ma wiele mapowanych loci. W tym badaniu pokazujemy, jak rozwiązać niejednoznaczność mapowania w obecności nowych zdarzeń transkryptomicznych takich jak pomijanie eksonów i nowe wcięcia w celu dokładnej analizy. My ORMAN (O ptimal R esolution of M ultimapping A mbiguity of R N A-Seq Reads), którego celem jest obliczenie niejednoznaczności mapowania odczytów R N A-Seq. Reads), którego celem jest obliczenie minimalnej liczby potencjalnych produktów transkrypcji transkryptów dla każdego genu i przypisanie każdego odczytu multimappingu do jednego z tych transkryptów transkryptów na podstawie szacowanego rozkładu regionu obejmującego odczyt. ORMAN osiąga ten cel poprzez optymalizację kombinatoryczną, która jest rozwiązywana za pomocą dobrze znanych algorytmów aproksymacji, całkowitoliczbowych programów liniowych i heurystyk. programy liniowe i heurystyki. WYNIKI: Na symulowanym zestawie danych RNA-Seq obejmującym losowy podzbiór transkryptów z bazy danych UCSC, wydajność kilku najnowocześniejszych metod dla identyfikacji i kwantyfikacji nowych transkryptów, takich jak Cufflinks, IsoLasso i CLIIQ, została znacznie poprawiona dzięki zastosowaniu ORMAN. Ponadto, w eksperymencie eksperymencie z wykorzystaniem rzeczywistych odczytów RNA-Seq, pokazujemy, że ORMAN jest w stanie rozwiązać multimapping, aby uzyskać wartości pokrycia, które są podobne do oryginalnej rozkładu, nawet w genach o wysoce nierównomiernym pokryciu. DOSTĘPNOŚĆ: ORMAN jest dostępny pod adresem http://orman.sf.net. --- Niedawny rozwój różnych technik głębokiego sekwencjonowania doprowadził do powstania najbardziej metody profilowania transkryptów dostępnej do tej pory, sekwencjonowania RNA lub RNA-Seq. Oprócz identyfikacji nowych genów i nowych wariantów splicingowych znanych genów, RNA-Seq znanych genów, RNA-Seq pozwala na porównanie całego transkryptomu dowolnego organizmu w dwóch lub więcej warunkach eksperymentalnych, takich jak przed i po leczeniu jasmonianem. i po leczeniu jasmonianem. Jednak ogromne ilości danych generowanych podczas eksperymentów RNA-Seq wymagają złożonych metod obliczeniowych do mapowania odczytów i kwantyfikacji ekspresji. kwantyfikacji ekspresji. Tutaj opisujemy szczegółowy protokół dla analizy danych głębokiego sekwencjonowania, począwszy od surowych odczytów RNA-Seq. Najpierw przeprowadzana jest jakości surowych odczytów w celu oceny jakości sekwencjonowania. sekwencjonowania. Następnie adaptery i sekwencje niskiej jakości są przycinane z surowych odczytów. surowych odczytów. Wynikowe przetworzone odczyty są mapowane do genomu referencyjnego, a a zmapowane odczyty są zliczane w celu wygenerowania danych ekspresji dla genów z adnotacją dla każdej próbki. Metoda ta może być stosowana do analizy danych RNA-Seq dowolnego organizmu, dla którego organizmu, dla którego dostępny jest genom referencyjny. --- MOTYWACJA: Kwantyfikacja obfitości sekwencji w eksperymentach RNA-Seq jest często przez specyficzne dla protokołu odchylenie sekwencji. Dokładne źródła tego błędu są nieznane, ale może mieć na nie wpływ amplifikacja reakcji łańcuchowej polimerazy lub na przykład różne powinowactwa i mieszaniny starterów. Rezultatem jest zmniejszona w wielu zastosowaniach, takich jak adnotacja genów de novo i kwantyfikacja transkryptów. transkryptów. WYNIKI: Przedstawiamy nową metodę pomiaru i korygowania tych wpływów przy użyciu prostego modelu graficznego. Nasz model nie opiera się na istniejących adnotacjach genów adnotacji genów, a wybór modelu odbywa się automatycznie, dzięki czemu można go zastosować z kilkoma założeniami. Oceniamy naszą metodę na kilku zestawach danych i według wielu kryteriów, wykazując, że skutecznie zmniejsza ona stronniczość i i zwiększa jednorodność. Ponadto przedstawiamy wyniki teoretyczne i empiryczne pokazujące, że jest mało prawdopodobne, aby metoda ta miała jakikolwiek wpływ na nieobiektywne dane, sugerując, że może być stosowana z niewielkim ryzykiem fałszywej korekty. DOSTĘPNOŚĆ: Metoda jest zaimplementowana w pakiecie seqbias R/Bioconductor, dostępnym bezpłatnie na licencji LGPL pod adresem http://bioconductor.org. KONTAKT: dcjones@cs.washington.edu INFORMACJE UZUPEŁNIAJĄCE: Dane uzupełniające są dostępne na stronie Bioinformatics online. --- TŁO: Kompleksowa adnotacja i kwantyfikacja transkryptomów to nierozwiązane problemy genomiki funkcjonalnej. w genomice funkcjonalnej. Podczas gdy wysokoprzepustowe sekwencjonowanie mRNA (RNA-Seq) stało się potężnym narzędziem do rozwiązywania tych problemów. problemów, jego sukces zależy od dostępności i jakości sekwencji genomów referencyjnych. i jakości referencyjnych sekwencji genomowych, ograniczając tym samym organizmy, do których można je zastosować. można zastosować. WYNIKI: Tutaj opisujemy Rnnotator, zautomatyzowany potok oprogramowania, który generuje modele transkryptów poprzez montaż de novo danych RNA-Seq bez potrzeby genomu referencyjnego. Zastosowaliśmy potok montażu Rnnotator do dwóch transkryptomów drożdży transkryptomów drożdży i porównaliśmy wyniki z referencyjnymi katalogami genów tych organizmów. Kontigi wyprodukowane przez Rnnotator są bardzo dokładne (95%) i rekonstruują geny pełnej długości dla większości istniejących modeli genów (54.3%). Ponadto nasze analizy ujawniły wiele nowych regionów transkrypcyjnych, które są nieobecne w dobrze opisanych genomach, co sugeruje, że Rnnotator służy jako uzupełniające podejście do analizy opartej na genomie referencyjnym dla kompleksowej transkryptomiki. WNIOSKI: Wyniki te pokazują, że potok Rnnotator jest w stanie zrekonstruować transkrypty pełnej długości przy braku kompletnego genomu referencyjnego. genomu referencyjnego. --- Artykuł porusza problem wykorzystania danych RNA-Seq do rekonstrukcji transkryptomu rekonstrukcji i kwantyfikacji transkryptomu, a także odkrywania nowych transkryptów w częściowo anotowanych genomach. Przedstawiamy nową, ogólną strukturę odkrywania, rekonstrukcji dla odkrywania, rekonstrukcji i kwantyfikacji transkryptomu w genomach i kwantyfikacji transkryptomów w częściowo opisanych genomach i porównujemy je z istniejącymi systemami metodami montażu transkryptomu kierowanymi przez genom. Nasza metoda, określana jako Odkrywanie i rekonstrukcja nieanotowanych transkryptów (DRUT), może być wykorzystana do ulepszenia istniejących asemblerów transkryptomu, takich jak Cufflinks, a także do dokładnego oszacowania częstotliwości transkryptów. Analiza empiryczna na syntetycznych zestawach danych potwierdza, że Cufflinks wzmocniony przez DRUT ma lepszą jakość rekonstrukcji i szacowania częstotliwości transkryptów. --- TŁO: Technologia mRNA-Seq zrewolucjonizowała dziedzinę transkryptomiki do identyfikacji i kwantyfikacji transkryptów genów nie tylko na poziomie genu ale także na poziomie izoform. Szacowanie poziomów ekspresji izoform transkryptów izoform z danych mRNA-Seq jest trudnym problemem ze względu na obecność konstytutywnych eksonów. eksonów konstytutywnych. WYNIKI: Proponujemy nowy algorytm (IsoformEx), który wykorzystuje ważoną estymację nieujemną metodę estymacji metodą najmniejszych kwadratów do szacowania poziomów ekspresji izoform transkryptów. izoform transkryptu. Walidacje oparte na symulacji in silico eksperymentów mRNA-Seq i eksperymenty qRT-PCR z rzeczywistymi danymi mRNA-Seq wykazały, że IsoformEx może dokładnie oszacować poziomy ekspresji transkryptów. W porównaniu z opublikowanymi metodami metodami, poziomy ekspresji transkryptów oszacowane przez IsoformEx wykazały wyższą korelację ze znanymi poziomami ekspresji transkryptów z symulowanych danych mRNA-Seq i wyższą zgodność z pomiarami qRT-PCR określonych transkryptów dla rzeczywistych danych mRNA-Seq. WNIOSKI: IsoformEx to szybki i dokładny algorytm do szacowania poziomów ekspresji transkryptów i genów. transkryptu i poziomów ekspresji genów, który uwzględnia krótkie eksony i alternatywne eksony ze schematem ważenia. Oprogramowanie jest dostępne na stronie http://bioinformatics.wistar.upenn.edu/isoformex. --- Sekwencjonowanie RNA to najnowsza technologia, w której nastąpiła eksplozja metod na wszystkich poziomach analizy, od mapowania odczytów, przez składanie transkryptów, aż po modelowanie ekspresji różnicowej. W szczególności odkrywanie izoform na etapie składania transkryptu na etapie składania transkryptów jest złożonym problemem, a obecne podejścia mają różne ograniczenia. z różnych ograniczeń. Na przykład, wiele podejść wykorzystuje grafy do konstruowania do skonstruowania minimalnego zestawu izoform, który obejmuje obserwowane odczyty, a następnie wykonać algorytm kwantyfikacji izoform, co może skutkować utratą mocy. mocy. Obecne metody wykorzystują również rozwiązania ad hoc, aby poradzić sobie z ogromną liczbą możliwych izoform, które można skonstruować z danego zestawu odczytów. Wreszcie, Podczas gdy potrzeba uwzględnienia cech takich jak parowanie odczytów i częstotliwość próbkowania odczytów próbkowania odczytów, większość istniejących metod nie integruje tych cech jako części integruje tych cech jako części modelu. Przedstawiamy Montebello, zintegrowane zintegrowane podejście statystyczne, które wykonuje jednoczesne odkrywanie izoform i kwantyfikację, wykorzystując symulację Monte Carlo do znalezienia najbardziej prawdopodobnej prawdopodobnego składu izoform prowadzącego do zestawu obserwowanych odczytów. Porównujemy Montebello do Cufflinks, popularnym podejściem do odkrywania izoform, na symulowanym zestawie danych i na 46,3 miliona odczytów mózgowych z panelu tkankowego Illumina. Na tym zestawie danych Montebello wydaje się oferować umiarkowaną poprawę w stosunku do Cufflinks, biorąc pod uwagę metryki odkrywania i parsymonii. Ponadto Montebello łagodzi specyficzne trudności związane z podejściem Cufflinks. Wreszcie, Montebello może być w zależności od rodzaju pożądanego rozwiązania. --- MOTYWACJA: Alternatywny splicing (AS) jest procesem dojrzewania pre-mRNA prowadzącym do ekspresji wielu wariantów mRNA z tego samego pierwotnego transkryptu. do ekspresji wielu wariantów mRNA z tego samego pierwotnego transkryptu. Ponad 90% ludzkich genów ulega ekspresji poprzez AS. Dlatego też ilościowe określenie każdego eksonu ma kluczowe znaczenie dla generowania dokładnych map transkryptomicznych i badania regulacji AS. map transkryptomicznych i badania regulacji AS. WYNIKI: Tutaj przedstawiamy SpliceTrap, metodę ilościowego określania poziomów włączenia eksonów przy użyciu sparowanych danych RNA-seq. W przeciwieństwie do innych narzędzi, które koncentrują się na izoformach transkryptu o pełnej długości, SpliceTrap podchodzi do poziomu ekspresji każdego eksonu jako niezależnego problemu wnioskowania bayesowskiego. Ponadto Ponadto SpliceTrap może identyfikować główne klasy alternatywnych zdarzeń splicingowych w pojedynczych warunkach komórkowych, nie wymagając zestawu odczytów tła do oszacowania względnych zmian splicingu. Przetestowaliśmy SpliceTrap zarówno poprzez symulację i rzeczywistą analizę danych oraz porównaliśmy ją z najnowocześniejszymi narzędziami do kwantyfikacji transkryptów. transkryptu. SpliceTrap wykazał lepszą dokładność, odporność i niezawodność w ilościowym określaniu współczynników włączenia eksonów. WNIOSKI: SpliceTrap jest użytecznym narzędziem do badania regulacji alternatywnego splicingu splicingu, zwłaszcza do dokładnej kwantyfikacji lokalnych współczynników włączenia eksonów z danych RNA-seq. DOSTĘPNOŚĆ I WDROŻENIE: SpliceTrap można wdrożyć online za pośrednictwem serwera serwer CSH Galaxy http://cancan.cshl.edu/splicetrap i jest również dostępny do pobrania i instalacji na stronie http://rulai.cshl.edu/splicetrap/. KONTAKT: michael.zhang@utdallas.edu. INFORMACJE UZUPEŁNIAJĄCE: Dane uzupełniające są dostępne na stronie Bioinformatics online. --- MOTYWACJA: Sekwencjonowanie RNA (RNA-Seq) jest potężną nową technologią do mapowania i kwantyfikacji transkryptomów przy użyciu ultra wysokowydajnych technologii sekwencjonowania nowej generacji. technologii sekwencjonowania nowej generacji. Korzystając z głębokiego sekwencjonowania, poziomy ekspresji genów wszystkich transkryptów, w tym nowych, można określić cyfrowo. Chociaż jest to niezwykle obiecujące, ogromne ilości danych generowanych przez RNA-Seq, znaczne odchylenia i niepewność w dopasowaniu krótkich odczytów stanowią wyzwanie dla analizy danych. W szczególności W szczególności duża zmienność specyficzna dla bazy i zależność między bazami sprawiają, że proste podejścia, takie jak te, które wykorzystują uśrednianie do normalizacji danych RNA-Seq i kwantyfikacji ekspresji genów, są nieskuteczne. WYNIKI: W tym badaniu proponujemy model mieszanych efektów Poissona (POME), aby scharakteryzować pokrycie odczytów na poziomie podstawowym w każdym transkrypcie. Podstawowy poziom poziom ekspresji jest uwzględniony jako kluczowy parametr w tym modelu. Ponieważ proponowany model jest w stanie uwzględnić zmienność specyficzną dla bazy, jak również zależność między bazami, które wpływają na profil pokrycia odczytu w całym transkrypcie. transkryptu, może to prowadzić do lepszej kwantyfikacji rzeczywistego poziomu ekspresji. poziomu ekspresji. DOSTĘPNOŚĆ I WDROŻENIE: POME można bezpłatnie pobrać ze strony http://www.stat.purdue.edu/~yuzhu/pome.html. KONTAKT: yuzhu@purdue.edu; zhaohui.qin@emory.edu INFORMACJE UZUPEŁNIAJĄCE: Dane uzupełniające są dostępne na stronie Bioinformatics online. --- Proponujemy nowatorskie, wydajne i intuicyjne podejście do szacowania abundancji mRNA na podstawie danych z sekwencjonowania całego transkryptomu (RNA-Seq). Nasza metoda metoda, NEUMA (Normalization by Expected Uniquely Mappable Area), opiera się na efektywnej normalizacji długości przy użyciu unikalnie mapowalnych obszarów modeli genów i izoform mRNA i modeli izoform mRNA. Wykorzystując znany model sekwencji transkryptomu, taki jak RefSeq, NEUMA wstępnie oblicza liczbę wszystkich możliwych informatywnych odczytów dla genów i izoform. odczyty informacyjne: te pierwsze są sekwencjami mapowanymi na wszystkie izoformy mRNA pojedynczego genu, a drugie jednoznacznie zmapowane do pojedynczej izoformy mRNA. Wyniki są wykorzystywane do oszacowania efektywnej długości genów i transkryptów, biorąc pod uwagę eksperymentalne rozkłady wielkości fragmentów. Ilościowa RT-PCR oparta na 27 losowo wybranych genach w dwóch ludzkich liniach komórkowych i eksperymenty symulacji komputerowej wykazały wyższą dokładność NEUMA niż innymi niedawno opracowanymi metodami. NEUMA obejmuje dużą część genów i izoform izoform mRNA i oferuje miarę spójności ("współczynnik spójności") dla każdego genu między niezależnie zmierzonym poziomem genu a sumą poziomów izoform. poziomów izoform. NEUMA ma zastosowanie zarówno do danych RNA-Seq o sparowanych końcach, jak i danych o pojedynczych końcach. RNA-Seq. Proponujemy, aby NEUMA mogła stać się standardową metodą kwantyfikacji poziomów transkryptów genów z danych RNA-Seq. --- TŁO: Poprzez transkrypcję i alternatywny splicing, gen może być transkrybowany na różne sekwencje RNA (izoformy), w zależności od osobnika, tkanki, w której znajduje się komórka lub w odpowiedzi na pewne bodźce. Najnowsze Technologia RNA-Seq pozwala na nowe, wysokoprzepustowe sposoby identyfikacji i kwantyfikacji izoform na podstawie krótkich odczytów. identyfikacji i kwantyfikacji izoform w oparciu o krótkie odczyty, a różne metody zostały metody dla tego nietrywialnego problemu. WYNIKI: W niniejszym artykule proponujemy nowatorską, radykalnie odmienną metodę opartą na przepływach sieciowych o minimalnych kosztach. Ma ona dwojaką zaletę: z jednej strony z jednej strony, przekłada problem na ugruntowany w dziedzinie przepływów sieciowych, który może być rozwiązany w czasie wielomianowym za pomocą różnych istniejących solverów; z drugiej strony z drugiej strony, jest wystarczająco ogólny, aby objąć wiele wcześniejszych propozycji w ramach modelu najmniejszej sumy kwadratów. Nasza metoda działa w następujący sposób: w celu znaleźć transkrypty, które najlepiej wyjaśniają, w ramach danego modelu sprawności, graf splicingu splicingu wynikający z eksperymentu RNA-Seq, znajdujemy przepływ o minimalnym koszcie w sieci przepływu offsetowego, w ramach równoważnego modelu kosztu na podstawie równoważnego modelu kosztów. Przy bardzo słabych założeniach dotyczących modelu optymalny przepływ można obliczyć w czasie wielomianowym. Parsymoniczny podział przepływu z powrotem na kilka transkryptów ścieżek można wykonać za pomocą dowolnej heurystyki i przybliżenia dostępnego w teorii przepływów sieciowych. teorii przepływów sieciowych. W obecnej implementacji wybraliśmy prostą strategię wielokrotnego usuwania najcięższej ścieżki. WNIOSKI: Zaproponowaliśmy nową, bardzo ogólną metodę opartą na przepływach sieciowych dla wieloaspektowego problemu wynikającego z identyfikacji izoform i kwantyfikacji za pomocą RNA-Seq. Wyniki eksperymentalne dotyczące dokładności przewidywania pokazują, że nasza metoda jest bardzo konkurencyjna w stosunku do popularnych narzędzi, takich jak Cufflinks i IsoLasso. Nasze narzędzie, o nazwie Traph (Transcrips in gRAPHs), jest dostępne pod adresem: http://www.cs.helsinki.fi/gsa/traph/. --- TŁO: RNA-Seq rewolucjonizuje sposób, w jaki mierzona jest obfitość transkryptów. transkryptów. Kluczowym wyzwaniem w kwantyfikacji transkryptów z danych RNA-Seq jest obsługa odczytów, które mapują się na wiele genów lub izoform. Kwestia ta jest szczególnie ważna w przypadku kwantyfikacji przy użyciu zespołów transkryptomów de novo przy braku sekwencjonowanych genomów, ponieważ trudno jest określić, które transkrypty są izoformami. transkrypty są izoformami tego samego genu. Drugą istotną kwestią jest projektowanie eksperymentów RNA-Seq, pod względem liczby odczytów, długości odczytów i czy odczyty pochodzą z jednego czy obu końców fragmentów cDNA. WYNIKI: Przedstawiamy RSEM, przyjazny dla użytkownika pakiet oprogramowania do kwantyfikacji genów i izoform z danych RNA-Seq o pojedynczym lub sparowanym końcu. Wyniki RSEM oszacowania liczebności, 95% przedziały wiarygodności i pliki wizualizacji, a także może również symulować dane RNA-Seq. W przeciwieństwie do innych istniejących narzędzi, oprogramowanie nie wymaga genomu referencyjnego. Tak więc, w połączeniu z asemblerem transkryptomu de novo transkryptomem, RSEM umożliwia dokładną kwantyfikację transkryptów dla gatunków bez zsekwencjonowanych genomów. Na symulowanych i rzeczywistych zestawach danych RSEM ma lub porównywalną wydajność z metodami kwantyfikacji, które opierają się na genomie referencyjnym. genom referencyjny. Wykorzystując zdolność RSEM do efektywnego wykorzystania niejednoznacznego mapowania odczytów, pokazujemy, że dokładne szacunki liczebności na poziomie genów są najlepiej uzyskiwane przy dużej liczbie krótkich odczytów pojedynczego końca. Z drugiej strony z drugiej strony, szacunki względnych częstotliwości izoform w obrębie pojedynczych genów mogą być być poprawione poprzez zastosowanie odczytów o sparowanych końcach, w zależności od liczby możliwych form splicingu dla każdego genu. WNIOSKI: RSEM jest dokładnym i przyjaznym dla użytkownika narzędziem do kwantyfikacji obfitości transkryptów z danych RNA-Seq. Ponieważ nie opiera się ono na istnieniu genomu referencyjnego, jest on szczególnie przydatny do kwantyfikacji ze złożeniami transkryptomu de novo. zespołów transkryptomu. Ponadto RSEM umożliwił uzyskanie cennych wskazówek dotyczących efektywnego kosztowo projektowania eksperymentów kwantyfikacji z RNA-Seq, który jest obecnie stosunkowo drogie. --- Ponieważ technologie sekwencjonowania nowej generacji stają się coraz bardziej wydajne i tańsze RNA-Seq staje się szeroko stosowaną techniką do badań transkryptomu transkryptomu. Analiza obliczeniowa danych RNA-Seq często rozpoczyna się od mapowania milionów krótkich odczytów z powrotem do genomu lub transkryptomu, procesu, w którym w którym niektóre odczyty mapują się równie dobrze do wielu lokalizacji genomowych (odczyty multimapujące). (odczyty multimapujące). Opracowaliśmy narzędzie Minimum Unique Length Tool (MULTo), ramy dla wydajnej i kompleksowej reprezentacji informacji o mapowaniu poprzez identyfikację najkrótszej możliwej długości wymaganej dla aby każda współrzędna genomowa stała się unikalna w genomie i transkryptomie. Używając informacji o minimalnej unikalnej długości, porównaliśmy różne metody kompensacji unikalności unikalności dla kwantyfikacji poziomu ekspresji transkryptu i wykazać, że najlepszą kompensację uzyskuje się poprzez odrzucenie multimapowania i prawidłowe dostosowanie długości modeli genów. Zbadaliśmy również unikalność w określonych regionach genomu myszy i mapowanie enhancerów eksperymenty. Wreszcie, udostępniając MULTo społeczności, mamy nadzieję mamy nadzieję ułatwić wykorzystanie kompensacji unikalności w analizie RNA-Seq i wyeliminować potrzebę tworzenia dodatkowych plików mapowalności. --- Transkryptom RNA zmienia się w odpowiedzi na różnicowanie komórkowe, a także czynniki środowiskowe. czynniki środowiskowe i może być scharakteryzowany przez różnorodność i obfitość izoform transkryptu. Analiza transkrypcji różnicowej, czyli wykrywanie różnic między transkryptomami różnych komórek, może poprawić zrozumienie różnicowania i rozwoju komórek oraz umożliwić identyfikację biomarkerów, które klasyfikują typy chorób. Dostępność technologii sekwencjonowania RNA o wysokiej przepustowości zapewnia dogłębne dogłębne próbkowanie transkryptomu, umożliwiając dokładne wykrycie różnic między transkryptomami. różnic między transkryptomami. W tym artykule przedstawiamy nową metodę wykrywania i wizualizacji transkrypcji różnicowej. Nasze podejście nie nie zależy od adnotacji transkryptów lub genów. Obchodzi ono również potrzebę pełnego wnioskowania o transkrypcie i kwantyfikacji, co jest trudnym problemem ze względu na krótkie długości odczytów, a także różne błędy próbkowania. Zamiast tego, nasza metoda polega na dziel i zwyciężaj, aby zlokalizować różnicę między transkryptomami w postaci transkryptomami w postaci alternatywnych modułów splicingowych (ASM), w których rozchodzą się izoformy transkryptów. Nasze podejście rozpoczyna się od identyfikacji ASMs z grafu splicingowego, skonstruowanego bezpośrednio z eksonów i intronów przewidywanych z dopasowań odczytów RNA-seq. Obfitość alternatywnych izoform splicingu w każdym ASM jest szacowana dla każdej próbki i jest porównywana między grupami próbek. grup próbek. Nieparametryczny test statystyczny jest stosowany do każdego ASM w celu wykrycia znaczącej transkrypcji różnicowej z kontrolowanym wskaźnikiem fałszywych odkryć. Czułość i specyficzność metody została oceniona przy użyciu symulowanych zestawów danych i porównano z innymi najnowocześniejszymi podejściami. Eksperymentalna walidacja przy użyciu qRT-PCR potwierdziła wybrany zestaw genów, które są w badaniu różnicowania płuc i raka piersi, wykazując użyteczność tej metody. raka piersi, demonstrując użyteczność podejścia zastosowanego do eksperymentalnych zestawów danych biologicznych. zestawach danych biologicznych. Oprogramowanie DiffSplice jest dostępne pod adresem http://www.netlab.uky.edu/p/bioinfo/DiffSplice. --- Dokładne mapowanie odczytów RNA-Seq do genomu referencyjnego jest krytycznym krokiem dla wykonywania dalszych analiz, takich jak składanie transkryptów, wykrywanie izoform i kwantyfikacja. Opracowano wiele narzędzi; jednak biorąc pod uwagę ogromny rozmiar zbiorów danych sekwencjonowania nowej generacji i złożoność transkryptomu, RNA-Se transkryptomu, mapowanie odczytów RNA-Seq pozostaje wyzwaniem przy stale rosnącej ilości danych. ilości danych. Opracowaliśmy Omicsoft sequence aligner (OSA), szybkie i dokładne narzędzie do narzędzie do wyrównywania danych RNA-Seq. W porównaniu z istniejącymi metodami, OSA poprawia szybkość mapowania 4-10 razy z lepszą czułością i mniejszą liczbą fałszywych alarmów. DOSTĘPNOŚĆ: OSA można pobrać ze strony http://omicsoft.com/osa. Jest bezpłatny dla użytkowników akademickich. OSA została szeroko przetestowana na platformach Linux, Mac OS X i Windows platformach.
Wymień pięć programów do kwantyfikacji transkryptów z eksperymentów RNASeq
Popularne programy do kwantyfikacji transkryptów z eksperymentów RNASeq obejmują: Cufflinks, RSEM, Flux Capacitor, Mitie, Miso, Tigar, Montebello, Drut, Traph, Pome, IsoformEx, Neuma,