中科院趙方慶團隊提出環形非編碼RNA組學大數據挖掘新技術

2018年1月19日，國際學術期刊 Genome Medicine 在線發表了中國科學院北京生命科學研究院計算基因組學實驗室趙方慶團隊題為「Reconstruction of full-lengthcircular RNAs enables isoform-level quantification」的最新研究成果。該研究提出全新的環形轉錄本重構與定量的方法 (CIRI-full)，通過環形轉錄本測序中的反向重疊區特徵獲得全長序列，既有效解決了環形轉錄本內部結構的重構難題，也為環形轉錄本中不同剪切產物的定量提供了新思路。目前絕大多數環形RNA的功能尚未明確，並且現有方法無法提供足夠充足序列特徵信息，該方法可以幫助研究者更有效地篩選出具有潛在功能的環形可變剪接產物，對環形RNA的功能研究與轉錄本水平上的差異表達分析具有重要的意義。

在以往的研究中，環形RNA的識別方法主要是利用環形RNA特有結構——反向剪接序列特徵進行識別。然而，由於二代測序的讀長普遍較短，研究者們雖然可以獲得大量的反向剪接位點，卻無法高通量獲得環形RNA的完整內部結構信息，也無法對不同可變剪接產物進行精確定量。為了解決該問題，趙方慶團隊首先提出一個新的環形RNA識別特徵：反向重疊區(Reverse overlap)。該特徵通常出現在讀長較長的環形RNA測序中。與以往的所有識別演算法不同，該特徵不僅可以用於判斷轉錄本雙端測序中的一對測序序列是否來自於環形RNA, 也可以用於判斷該序列是否可以覆蓋整個環形RNA。研究人員利用該方法從不同哺乳動物的腦組織中獲得超過80%的環形RNA的全長序列。

環形RNA的全長重建是對其精確定量的基礎。對於擁有多種可變剪接產物的環形RNA，CIRI-full採用蒙特卡羅法模擬來自不同剪切產物的讀段在全長序列上的分布，通過梯度下降法，篩選出與最優表達量組合。其中，每個外顯子上的測序覆蓋度及可變剪接事件都可用於判斷預測結果與真實情況的差異。研究人員使用模擬和真實數據驗證了這種方法的準確性。對於每個BSJ位點產生多個可變剪接產物的表達數據，CIRI-full不僅可以靈敏地重構其全長序列，並且可以精確地預測其相對丰度。該研究為環形RNA組成和功能研究提供了新視角，呈現了環形轉錄本更加細緻的內部結構，並實現了轉錄本水平的精確定量，為後續篩選有潛在功能的環形RNA分子提供了重要方法學工具。

該工作主要由趙方慶課題組的博士研究生鄭毅和助理研究員冀培豐完成，並獲得了國家自然科學基金委、科技部重點研發計劃及中國科學院的經費支持。

圖1.環形RNA全長轉錄本的重建和定量方法

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