RSEM: точное количественное определение транскриптов из данных RNA-Seq с опорным геномом или без него

Актуальность: RNA-Seq меняет подходы к измерению уровней транскриптов. Ключевая задача количественной оценки транскриптов по данным RNA-Seq заключается в обработке ридов, которые выравниваются на несколько генов или изоформ. Эта проблема особенно актуальна при количественной оценке с использованием de novo сборок транскриптома при отсутствии секвенированного генома, так как трудно определить, какие транскрипты являются изоформами одного и того же гена. Второй важный вопрос — это дизайн экспериментов RNA-Seq: число ридов, длина ридов и то, получены ли риды с одного или с обоих концов фрагментов кДНК. Результаты: Мы представляем RSEM, удобный пакет программ для количественной оценки уровней экспрессии генов и изоформ по данным одиночных (single-end) или парных (paired-end) ридов RNA-Seq. RSEM выдаёт оценки интенсивности, 95% доверительные интервалы, файлы для визуализации и может также моделировать данные RNA-Seq. В отличие от других существующих инструментов, программное обеспечение не требует опорного генома. Таким образом, в сочетании с de novo сборщиком транскриптома RSEM обеспечивает точную количественную оценку транскриптов для видов без секвенированных геномов. На моделированных и реальных наборах данных RSEM показывает сопоставимую или превосходящую производительность по сравнению с методами, зависящими от опорного генома. Используя способность RSEM эффективно учитывать неоднозначно выравнивающиеся риды, мы показываем, что точные оценки на уровне генов лучше всего получаются при большом числе коротких одиночных ридов. С другой стороны, оценки относительных частот изоформ в рамках одного гена могут улучшаться при использовании парных ридов в зависимости от числа возможных вариантов сплайсинга для каждого гена. Выводы: RSEM — точный и удобный программный инструмент для количественной оценки транскриптов по данным RNA-Seq. Поскольку он не зависит от наличия опорного генома, он особенно полезен для количественной оценки с de novo сборками транскриптома. Кроме того, RSEM дал ценные рекомендации для экономичного планирования экспериментов по количественной оценке с помощью RNA-Seq, которые в настоящее время относительно дороги.