转录组用户讲座 | 综合评估不同纳米孔全长转录组的测序方法
背景知识简介:
在转录组学中,很少有一个基因一种产物的模式。预测表明,每个基因平均具有 6.3 个转录本异构体 ,人类基因组中 95% 的复合外显子基因都有选择性剪接 。多种异构体的产生显著增加了基因表达的复杂性,从而也增加了基因分析的复杂性。
癌症的根本原因是基因组中出现了少许突变,导致细胞以不受控制的方式增殖,从而形成肿瘤。例如TP53,即使在一个组织内,不同患者突变的数量和多样性非常丰富,其中有一些基因总是在大量不同组织中循环,即在转录水平上不同的肿瘤类型显示出相同的变化,因此转录组的研究对癌症尤为重要。
转录本的长度通常为几千碱基对,这使得现有的短读长序列仅能部分覆盖转录本的长度,因此依赖计算重构准确的异构体组装非常困难,短读长也表现出高比率的多重定位。此外,短读长 RNA 测序可受到系统偏向性的影响,例如GC偏向性和PCR偏好性,以下纳米孔直接RNA测序的优势可以避免这些问题:
可以生成真正的全长RNA测序序列
可以对非扩增RNA进行直接测序
可以进行cDNA测序或者接RNA测序
讲座内容大纲
比较直接RNA测序、PCR-cDNA测序、直接cDNA测序三种方法,在六株人类癌细胞系中的全长RNA序列进行纳米孔测序。
所有试剂盒上所获得的平均读长均超过 1000bp,其中直接cDNA 测序试剂盒获得的读长最长。试剂盒和测试样品之间存在高度的技术重现性。
与短读长 RNA 测序方法比较发现二者在基因水平上有高度相关性。长读长纳米孔测序额外提供了偏向性更小且更为丰富的数据:
使用长读长纳米孔测序显著减少了短读长数据中存在的 3’端偏向性;
很少有短读长可跨越一个或多个剪接位点,而长读长数据则具有更好的读长分布,因此跨越多个剪接位点;
与短读长数据不同,纳米孔方法生成的大多数序列都定位到了单个参考转录本。
嘉宾介绍
Jonathan Göke是新加坡基因组研究所和新加坡国家癌症中心的首席科学家,他专注于计算转录组的研究,尤其是基因组技术和在癌症方面的转化。他在柏林的马克斯·普朗克分子遗传学研究所获得了计算生物学博士学位。Jonathan 曾就读于德国柏林自由大学,英国谢菲尔德大学和美国斯坦福大学。
Jonathan Göke将会在9月香港的NTT大会分享他的最新研究成果,赶快加入我们!
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