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A Real-Data-Driven Framework for Evaluating Differential Transcript Usage Methods Across Long-Read Bulk, Single-Cell, and Spatial Transcriptomics
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AI
DOI：10.1002/advs.77756.png)
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摘要
En 中文
差异转录本使用（DTU）分析揭示了选择性剪接中的转录本水平调控。随着长读长测序在批量、单细胞和空间转录组学中的快速应用，在真实生物条件下对DTU方法进行可靠评估变得至关重要。当前的评估框架主要依赖模拟数据，这可能会引入偏差，并且可能无法反映真实的调控机制。构建了一个基于真实数据的框架，用于评估长读长批量、单细胞和空间转录组学中的DTU方法。该框架包括两个关键组成部分。首先，利用RNA结合蛋白（RBP）敲除或敲降RNA-seq数据以及实验验证的RBP-转录本相互作用，定义了一个具有生物学依据的参考转录本集。其次，引入了一个DTU特定的评估指标——转录本集富集得分，以量化方法在排序结果中优先考虑参考转录本的有效性。使用多个真实RNA-seq数据集，系统验证了该框架的可靠性、无偏性、稳定性、有效性和鲁棒性。基于此验证，对十种代表性的DTU方法在长读长和短读长数据上进行了评估，揭示了不同数据类型间的性能差异。除了评估DTU方法外，该框架还被进一步扩展用于预测转录本水平的RBP活性，比基因水平差异表达策略更一致地恢复受扰动的RBP。总体而言，这项研究建立了一个具有生物学可解释性和数据驱动标准的DTU方法评估标准。
Keyword:
differential transcript usage (DTU)
evaluation framework
evaluation metric
long-read transcriptomics
multi-omics data resources
期刊
IF:
14.1
论文数:
1.8W
被引数:
11.5W
机构
引用论文
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