2017-05-17
目前，轉(zhuan)錄組(zu)測序(xu)（RNA-seq）是檢測生物體內全(quan)部基(ji)因表達變化的通用方法，RNA-seq有(you)(you)三大(da)優勢(shi)：無需知道實驗樣本(ben)的基(ji)因組(zu)序(xu)列；RNA-seq結(jie)(jie)果(guo)中包含比傳統(tong)定(ding)量更多的信息；RNA-seq覆蓋的范圍(wei)更廣，更精確。RNA-seq已經在(zai)基(ji)礎醫學、臨床研(yan)究(jiu)和生命科學研(yan)究(jiu)領域得到廣泛應用，但(dan)是有(you)(you)一(yi)個(ge)問題一(yi)直(zhi)困(kun)擾著研(yan)究(jiu)人員(yuan)，那就(jiu)是RNA-seq與RT-PCR結(jie)(jie)果(guo)不(bu)能(neng)完全(quan)對應，是什么原(yuan)因導致的呢？這些對應不(bu)上的基(ji)因有(you)(you)什么共同特點？
2017年5月，來自比利時根特大(da)學(xue)的(de)(de)Celine系(xi)統的(de)(de)闡述了(le)RNA-seq中non-concordant序(xu)列(lie)的(de)(de)存在(zai)情況及其特點(dian)(dian)，結(jie)果發表(biao)在(zai)Scientific reports上。研究者(zhe)以MAQC-1人通(tong)用和大(da)腦(nao)RNA為(wei)樣(yang)本，使(shi)用RT-PCR對RNA-seq數據進行驗證，通(tong)過對18080個蛋白編(bian)碼基因(yin)的(de)(de)分(fen)(fen)析(xi)，發現(xian)non-concordant在(zai)不(bu)同的(de)(de)RNA-seq分(fen)(fen)析(xi)方(fang)法中均存在(zai)，RNA-seq和RT-PCR的(de)(de)相(xiang)關性超過80%，但是(shi)約15.1%-19.4%的(de)(de)RNA-seq結(jie)果與RT-PCR對應不(bu)上，non-concordant序(xu)列(lie)中有(you)1.6%-2.8%與RT-PCR結(jie)果完(wan)全相(xiang)反。non-concordant序(xu)列(lie)的(de)(de)共同的(de)(de)特點(dian)(dian)是(shi)序(xu)列(lie)較短(duan)和外(wai)顯子少(shao)，但與GC含(han)量和同源基因(yin)的(de)(de)多少(shao)沒有(you)關系(xi)。造成這些序(xu)列(lie)non-concordant的(de)(de)原因(yin)有(you)很多，包括原始數據的(de)(de)過濾、接頭(tou)引物的(de)(de)選擇和分(fen)(fen)析(xi)方(fang)法等有(you)關。
本研究證(zheng)實了(le)RNA-seq中non-concordant的(de)(de)普遍(bian)存在(zai)(zai)并(bing)闡明(ming)了(le)這些序列(lie)(lie)的(de)(de)特點。因此我們在(zai)(zai)分(fen)析(xi)轉(zhuan)錄(lu)組數(shu)據(ju)時不(bu)(bu)(bu)能不(bu)(bu)(bu)假思索的(de)(de)全(quan)盤(pan)接(jie)受或只看表達(da)量的(de)(de)變化(hua)，也要(yao)關注序列(lie)(lie)的(de)(de)長度、組成(cheng)(cheng)和檢測質量等(deng)信息(xi)。如果(guo)RNA-seq結(jie)果(guo)與RT-PCR結(jie)果(guo)不(bu)(bu)(bu)相符，那么我們可(ke)以分(fen)析(xi)序列(lie)(lie)的(de)(de)長度、功能和外顯子的(de)(de)組成(cheng)(cheng)等(deng)信息(xi)，而不(bu)(bu)(bu)是直接(jie)否定轉(zhuan)錄(lu)組的(de)(de)數(shu)據(ju)，如果(guo)部(bu)分(fen)目標序列(lie)(lie)的(de)(de)表達(da)量低(di)或者序列(lie)(lie)較(jiao)短，那么我們可(ke)以使用RT-PCR進(jin)行多次驗證(zheng)，并(bing)通(tong)過(guo)其它實驗進(jin)行驗證(zheng)。
總之，轉錄組的(de)(de)解析是一(yi)個(ge)系統工作，需要RNA-seq數據(ju)分析、RT-PCR以及其它(ta)輔(fu)助實驗的(de)(de)緊密結合，這樣(yang)才能(neng)使我(wo)們(men)的(de)(de)數據(ju)更加準確和具有(you)說(shuo)服力。
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原始文獻：
Everaert C, Luypaert M, Maag J L V, et al. Benchmarking of RNA-sequencing analysis workflows using whole-transcriptome RT-qPCR expression data[J]. Scientific Reports, 2017, 7(1): 1559.
相關文獻：
1. Christelle R, Watson M. Errors in RNA-Seq quantification affect genes of relevance to human disease[J]. Genome Biology, 2015, 16.
2. Teng M, Love M I, Davis C A, et al. A benchmark for RNA-seq quantification pipelines[J]. Genome biology, 2016, 17(1): 74.
