发现RNA-seq隐藏信息的新方法
最近，瑞士Friedrich Miescher生物医学研究所（FMI）的Michael Stadler及其研究小组，开发出一种新的计算方法，来分析RNA-seq数据。通过比较内含子和外显子RNA读数（intronic and exonic RNA reads），这种方法使我们能够识别转录和转录后调控对基因表达的作用。该研究小组在最近的《Nature Biotechnology》发表文章，描述了这种新方法。
RNA-seq提供了细胞状态的一个重要快照，能告诉科学家们什么基因是活跃的，以及它们有多么的活跃。然后，如果科学家们比较患病和健康细胞、年轻和老细胞、或成熟细胞和干细胞的RNA-seq快照，他们就能推测疾病、衰老或细胞分化相关的基因。
在细胞的生命周期中，有不同的过程控制着一个细胞中的RNA积累。一些过程直接控制着RNA的产生（转录），其他一些国产则发生在RNA被处理、成熟并最终降解（转录后）的时候。它们都对细胞命运有影响，但RNA-seq通常适用于测量这些过程之间无差别的RNA水平。
现在，Dimos Gaidatzis、Lukas Burger和Michael Stadler，开发了一种计算方法，称为EISA（exon-intron split analysis），可测量在不同条件下mRNA和前体RNA水平的变化。通过这样做，计算生物学家可以区分转录水平上调控的RNA——当它正从基因组转录时，或在转录后水平——当它成熟或正在降解时。
Gaidatzis解释说：“我们观察到，来自外显子读数落后于内含子读数，看起来好像内含子读数是转录一个更直接的衡量。因此，我们想知道，通常这是否是真实的。”科学家们分析了17个已发表的不同类型细胞和生物环境的RNA-seq数据集。他们发现，由RNA分子产生的大多数内含子RNA，仍在细胞核中，只是刚刚被转录。这些读数的变化可准确地解释转录活性的变化。此外，内含子和外显子读数之间的比较，可让我们对转录后调控做出预测。
Stadler说：“EISA可让我们解析转录和转录后过程对基因表达变化所起的作用。这样，从一个单一RNA-seq数据集获得的信息数量就增多了，我们的确发现了RNA-seq中隐藏的信息。”
RNA-seq提供了细胞状态的一个重要快照，能告诉科学家们什么基因是活跃的，以及它们有多么的活跃。然后，如果科学家们比较患病和健康细胞、年轻和老细胞、或成熟细胞和干细胞的RNA-seq快照，他们就能推测疾病、衰老或细胞分化相关的基因。
在细胞的生命周期中，有不同的过程控制着一个细胞中的RNA积累。一些过程直接控制着RNA的产生（转录），其他一些国产则发生在RNA被处理、成熟并最终降解（转录后）的时候。它们都对细胞命运有影响，但RNA-seq通常适用于测量这些过程之间无差别的RNA水平。
现在，Dimos Gaidatzis、Lukas Burger和Michael Stadler，开发了一种计算方法，称为EISA（exon-intron split analysis），可测量在不同条件下mRNA和前体RNA水平的变化。通过这样做，计算生物学家可以区分转录水平上调控的RNA——当它正从基因组转录时，或在转录后水平——当它成熟或正在降解时。
Gaidatzis解释说：“我们观察到，来自外显子读数落后于内含子读数，看起来好像内含子读数是转录一个更直接的衡量。因此，我们想知道，通常这是否是真实的。”科学家们分析了17个已发表的不同类型细胞和生物环境的RNA-seq数据集。他们发现，由RNA分子产生的大多数内含子RNA，仍在细胞核中，只是刚刚被转录。这些读数的变化可准确地解释转录活性的变化。此外，内含子和外显子读数之间的比较，可让我们对转录后调控做出预测。
Stadler说：“EISA可让我们解析转录和转录后过程对基因表达变化所起的作用。这样，从一个单一RNA-seq数据集获得的信息数量就增多了，我们的确发现了RNA-seq中隐藏的信息。”
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