科學家提出編碼基因重建新方法 解決識別效率低且不完整難題

近日，中科院北京生命科學研究院計算基因組學實驗室研究員趙方慶團隊提出一種基於密碼子de Bruijn圖的新演算法，使用非拼接策略直接對轉錄組測序數據進行編碼基因識別和重建，解決了編碼基因識別效率低且不完整的難題，該方法在非模式生物的進化基因組研究領域具有很大的應用前景。該成果已在線發表在《基因組生物學》上。

近年來，高性能計算技術和高通量測序技術的快速發展促進了大量基因組測序計劃的實施完成，從而獲得了海量的生物組學數據。面對轉錄組數據，科學家們的首要任務是獲得它們的編碼基因信息。傳統的基因識別工具主要依賴於RNA-seq組裝軟體得到的轉錄本進行基因鑒定。這些工具的缺點之一是組裝軟體對測序錯誤高度敏感並且不能有效處理重複序列區域，因此導致在此基礎上進行基因識別會產生大量高度冗餘和片段化的基因序列。此外，這些工具需要過度依賴同源基因資料庫或參考基因組，不能有效地應用於非模式物種的轉錄組數據的基因識別。因此，一種基於轉錄組數據重建編碼基因的新演算法亟待開發。

科研人員針對轉錄組數據分析中的編碼基因識別問題，開發了一種基於密碼子de Bruijn圖的新演算法inGAP-CDG。該方法不依賴於參考基因組，直接從未拼接的轉錄組測序數據中進行基因識別。通過使用模擬數據集和公共資料庫的真實轉錄組測序數據，他們對預測基因的長度、靈敏度、冗餘度、錯誤率和雜合度進行了系統性的評估。與其他方法相比，inGAP-CDG構建出的編碼基因序列具有長度更長、冗餘度更低和特異度更高的優勢。該研究為基因識別提供了新的思路和方法，進而對此後的系統發育和功能基因組學研究具有重要的應用價值。（柯訊）

[責任編輯:趙清建]

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