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 출처 : 생물학연구정보센터(BRIC)

RNA-seq 자료 분석법 모범 사안 조사

[요약문]

RNA-seq은 다양한 응용이 가능하나 단 하나의 파이프라인(pipeline)을 모든 경우에 적용할 수는 없다. 이 리뷰에서는 RNA-seq 자료 분석의 주요 단계를 모두 다룬다. 그 내용은 실험 설계(Experimental design), 품질관리(Quality control), 염기서열 배열(Read alignment), 유전자와 전사물 정량(Gene and tran quantification), 시각화(Visualization), 발현량 차이(Differential gene expression), 선택적 이어맞추기(Selective alternative splicing), 기능 분석(Functional analysis), 유전자 융합 검출(Gene fusion discovery)과 eQTL (expressive quantitative trait loci ? mRNA 발현량 변화에 기여하는 유전체 내 위치)이다. 본 리뷰에서는 각 단계에서의 극복 사항(Challenge)을 자세히 다룰 것이다. 또한 small RNA와 다른 기능 유전체 기술과 RNA-seq을 통합하는 내용을 논의할 것이다. 마지막으로, 우리는 전사유전체학(Tranomics) 의 새로운 기술을 통한 전망을 살펴볼 것이다.

[목차]

 1. 배경(Introduction)

 2. 실험 설계(Experimental design)

 3. RNA-seq 자료 분석(RNA-seq data analysis)
  3.1 품질관리(Quality control) 검사점(checkpoint)
   3.1.1 원본 염기서열(Raw read)
   3.1.2 염기서열 배열(Read alignment)
   3.1.3 정량화(Quantification)
   3.1.4 재현 가능성(Reproducibility)
  3.2 품질관리(Quality control) 검사점(checkpoint)
   3.2.1 배열(Alignment)
   3.2.2 전사물 검출(Tran discovery)
   3.2.3 신규 전사물 재구성(de novo tran reconstruction)
  3.3 전사물 정량(Tran quantification)
  3.4 유전자 발현량 차이 분석(Differential gene expression analysis)
  3.5 선택적 이어맞추기 분석(Alternative splicing analysis)
  3.6 시각화
 3.7 유전자 융합 검출(Gene fusion discovery)
  3.8 small RNAs
  3.9 RNA-seq을 통한 기능 분석(Functional profiling with RNA-seq)

 4. 다른 데이터 형식과의 통합(Integrating with other data types)
  4.1 DNA 염기서열 분석(DNA sequencing)
  4.2 DNA 메틸화(DNA methylation)
  4.3 염색질 특징(Chromatin feature)
  4.4 MicroRNAs
  4.5 단백질체학과 대사체학(Proteomics and metabolomics)
  4.6 통합과 시각화(Integration and visualization)

 5.전망(Outlook)
  5.1 단일 세포 RNA 염기서열분석(single-cell RNA-seq)
  5.2 긴 염기서열 분석법(Long-read sequencing)

...................(계속)

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