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为什么推荐digital RNA-seq?看看Nature和PNAS怎么说~
2019-09-12

我们开学大促的拳头产品digital RNA-seq,让大家用普通的价格就可以享用更准确的数字化转录组测序产品(详情点这里:表观互作高通量测序,限时亏本大促!)。那么,到底什么是digital RNA-seq,它和普通的RNA-seq区别在哪?首先看一下在Nature MethodsPNAS对该技术的评测~~

两篇文章用了不同的策略来进行UMI的标记
1.PNAS在双端使用了145个固定的UMI,可以产生1452=2万种不同的组合;

2.Nature Method使用了单端10个随机碱基的UMI,可以产生410=104万种不同的组合;

PNAS文章对大肠杆菌全基因组范围内基因使用UMI去重前后Readsdepth的变化进行了对比,发现普通RNA-seq的不均一性更高,使用UMI之后,均一性得到了提高。全局范围内,UIM使用前后depth完全一致的位置很少,说明扩增/测序重复带来的影响是全局性的。

 

PNAS文章对UMI去重前后,不同表达水平基因表达量的差异进行了分析,发现表达水平中低的基因,受重复的影响较大,且表达水平越低,受重复的影响越大。


两篇文章都在使用UMI与否的情况下,对技术重复的相关性进行了研究:

A.结果都表明,基因表达量越低,重复间的一致性越差,这与我们常规RNA-seq观察到的现象一致;

B.PNAS文章表明使用UMI去重(DPKM)后重复间的相关性显著高于不去重(RPKM),下图中使用UMI去重的点分布更加收敛、相关性也更高;表达量越低UMI的作用越显著

C.Nature Methods文章直接将同一个cDNA文库扩增了不同循环数,发现不同的扩增引起的重复导致的表达量较低的基因差异非常显著,但使用UMI去重之后,可以将这种差异基本全部消除。

从上面2篇文章的结果来看,UMI去重的确可以消除PCR/测序引入的重复,让测序结果更加准确,并且这种效果对于中低表达量的基因更为显著。那么康测的digital RNA-seq效果如何呢?让我们通过数据来说话:

样品相关性:左图为未使用UMI去重、右图为使用UMI去重的结果,可见使用UMI去重之后,基因表达的分布更加收敛,样品间相关性得到了显著提高;意味着UMI的使用可以获得更加准确的基因表达情况。

覆盖度的均一性:从下图可见,使用UMI去重之后,同一个基因不同外显子间覆盖度更加均一。这对可变剪接分析有重要价值。

不同物种的PCR/测序重复情况分析:我们统计了我们执行的数百个digital RNA-seq项目UMI去重的比例,发现不同物种受重复的影响有一定的差异,总体来讲和基因组的大小呈负相关:动物样品中PCR/测序重复度在10%左右、植物间差异较大,在10-20%之间,微生物的重复度最高、物种间差异最大,在10-30%之间。

从上述的2篇文章可以发现,UMI在RNA-seq中的使用,可以显著提高数据的可靠性、稳定性和准确性。我们的测试数据表明,康测的digitalRNA-seq测序产品和文献报道的效果一致、甚至更为优秀。目前digitalRNA-seq正在进行促销活动(详情点这里:表观互作高通量测序,限时亏本大促!),价格和普通的转录组并无差异。赶紧抛弃传统的RNA-seq,迎接这一更先进、准确的基因表达研究新技术吧!!