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Deciphering transcriptome complexity via long-read sequencing
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AI
DOI：10.1002/imt2.70171.png)
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摘要
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转录组学正从基因水平定量转向对可变剪接、转录本结构变异和重复序列衍生转录本的等位基因分辨率探究。然而，短读长测序在准确重建全长转录本和解析复杂重复区域（包括转座元件）方面固有限制。近年来，以太平洋生物科学（PacBio）和牛津纳米孔技术（ONT）为代表的测序长读长技术的进步，为直接观测完整RNA分子提供了变革性机遇，从而克服这些瓶颈。然而，实际应用受到构建要求高、处理噪声大且快速演变的测序长读长数据的限制，该领域仍缺乏统一资源引导研究人员完成整个实验和分析流程。本综述填补了这一空白，通过提供一份简洁、端到端且面向实施的长读长转录组学路线图。我们从平台和文库策略选择到核心计算处理和下游解读的关键决策进行提炼，并总结新兴前沿和最佳实践建议。通过提供可复用框架和实用检查清单，本指南赋能更广泛的研究社区利用长读长技术，在前所未有的分辨率下实现标准化、可重复的等位基因水平发现。
Keyword:
alternative splicing
isoform resolution
long-read sequencing
nanopore sequencing
transcript identification and quantification
transcriptome
transposable element
AI总结
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33.2
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