Transcriptome analysis using RNA-Seq fromexperiments with and without biological replicates: areview
Resumo
A descoberta de ácidos nucléicos abriu novas fronteiras de conhecimento, permitindo que os pesquisadores acessassem uma enorme quantidade de dados, através de metodologias de sequenciamento em larga escala e ferramentas de bioinformática. Entre essas novas possibilidades, o RNA-Seq (sequenciamento de RNA) tem sido usado para identificar e quantificar moléculas de RNA. Para obter respostas biológicas mais precisas a partir dos dados de RNA-Seq, algumas questões devem ser consideradas, como o desenho experimental, o tipo de biblioteca sintetizada, o tamanho dos fragmentos gerados, o número de repetições biológicas, a profundidade e cobertura do sequenciamento, a disponibilidade do genoma da espécie e, a escolha dos softwares para executar adequadamente as análises computacionais. Análises bioinformáticas precisas permitem a seleção de genes com menor taxa de erro, aumentando a assertividade da validação via RT-qPCR e, assim, reduzindo custos. O objetivo desta revisão foi apresentar as etapas de análise de dados de RNA-Seq, desde o projeto experimental até a biologia do sistema, considerando pontos relevantes, bem como apontar alguns softwares atualmente disponíveis para realizar essas análises. Além disso, com esta revisão, objetivamos ajudar a comunidade acadêmica a compreender todas as etapas e vieses envolvidos na análise de dados de RNA-Seq, a partir de experimentos com ou sem réplicas biológicas.
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Referências
AIOUB, A.A.; ZUO, Y.; LI, Y.; QIE, X.; ZHANG, X.; ESSMAT, N.; HU, Z. Transcriptome analysis of Plantago major as a phytoremediator to identify some genes related to cypermethrin detoxification. Environmental Science and Pollution Research, v. 27, p. 1-15, 2020.
https://doi.org/10.1007/s11356-020-10774-4
BOLGER, A.M.; LOHSE, M.; USADEL, B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics, v. 30, n. 15, p. 2114-2120, 2014. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu170
CAMARENA, L.; BRUNO, V.; EUSKIRCHEN, G.; POGGIO, S.; SNYDER, M. Molecular mechanisms of ethanol-induced pathogenesis revealed by RNA-sequencing. PLoS pathogens, v. 6, n. 4, p. e1000834, 2010. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1000834
CARAZO, F.; ROMERO, J.P.; RUBIO, A. Upstream analysis of alternative splicing: a review of computational approaches to predict context-dependent splicing factors. Briefings in Bioinformatics, v. 20, n. 4, p. 1358-1375, 2019. https://doi.org/10.1093/bib/bby005
CHEN, L.; HEIKKINEN, L.; WANG, C.; YANG, Y.; SUN, H.; WONG, G. Trends in the development of miRNA bioinformatics tools. Briefings in Bioinformatics, v. 20, n.5, p. 1836-1852, 2019. https://doi.org/10.1093/bib/bby054
CONESA, A.; MADRIGAL, P.; TARAZONA, S.; GOMEZ-CABRERO, D.; CERVERA, A.; MCPHERSON, A.; MORTAZAVI, A. A survey of best practices for RNA-Seq data analizes. Genome biology, v. 17, n. 1, p. 13, 2016. https://doi.org/10.1186/s13059-016-0881-8
DA FONSECA, B.H.R.; DOMINGUES, D.S.; PASCHOAL, A.R. mirtronDB: a mirtron knowledge base. Bioinformatics, v.35, n. 19, p. 3873-3874, 2019. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz153
EVERAERT, C.; LUYPAERT, M.; MAAG, J. L.; CHENG, Q. X.; DINGER, M. E.; HELLEMANS, J.; MESTDAGH, P. Benchmarking of RNA-sequencing analysis workflows using whole-transcriptome RT-qPCR expression data. Scientific Reports, v. 7, n. 1, p. 1559, 2017. https://doi.org/10.1038/s41598-017-01617-3
EWING B; GREEN, P. Base-Calling of automated sequencer traces using Phred. II. Error probabilities. Genome Research, v. 8, p. 186-194, 1998. http://doi.org/10.1101/gr.8.3.186
FENG, J.; MEYER, C. A.; WANG, Q., LIU; J. S.; SHIRLEY LIU, X.; ZHANG, Y. GFOLD: a generalized fold change for ranking differentially expressed genes from RNA-Seq data. Bioinformatics, v. 28, n. 21, p. 2782-2788, 2012. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts515
HEATHER, J.M.; CHAIN, B. The sequence of sequencers: the history of sequencing DNA. Genomics, v. 107, n. 1, p. 1-8, 2016. https://doi.org/10.1016/j.ygeno.2015.11.003
JAIN, M.; KOREN, S.; MIGA, K. H.; QUICK, J.; RAND, A. C.; SASANI, T. A.; MALLA, S. Nanopore sequencing and assembly of a human genome with ultra-long reads. Nature Biotechnology, v. 36, n. 4, p. 338-345, 2018. https://doi.org/10.1038/nbt.4060
KIM, D.; LANGMEAD, B.; SALZBERG, S.L. HISAT: a fast-spliced aligner with low memory requirements. Nature Methods, v. 12, n. 4, p. 357-360, 2015. https://doi.org/10.1038/nmeth.3317
LI, Q. Q.; LIU, Z.; LU, W.; LIU, M. Interplay between alternative splicing and alternative polyadenylation defines the expression outcome of the plant unique OXIDATIVE TOLERANT-6 gene. Scientific Reports, v. 7, n. 1, p. 1-9, 2017. https://doi.org/10.1038/s41598-017-02215-z
MACHADO, F. B.; MOHARANA, K. C.; ALMEIDA-SILVA, F.; GAZARA, R. K.; PEDROSA-SILVA, F.; COELHO, F. S.; VENANCIO, T. M. Systematic analysis of 1,298 RNA-Seq samples and construction of a comprehensive soybean (Glycine max) expression atlas. The Plant Journal: for cell and Molecular Biology, v. 103, n.5, p. 1894-1909, 2020. https://doi.org/10.1111/tpj.14850
MARACAJA-COUTINHO, V.; PASCHOAL, A. R.; CARIS-MALDONADO, J. C.; BORGES, P. V.; FERREIRA, A. J.; DURHAM, A. M. Noncoding RNAs databases: current status and trends. In Computational Biology of Non-Coding RNA. Humana Press, New York, NY, p. 251-285, 2019. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-8982-9_10
MAZA, E. In Papyro comparison of TMM (edgeR), RLE (DESeq2), and MRN normalization methods for a simple two-conditions-without-replicates RNA-Seq experimental design. Frontiers in genetics, v. 7, p. 164, 2016. https://doi.org/10.3389/fgene.2016.00164
MIN, J.; WAGNER, M.; KASAMIAS, T. Advances in Transcriptome Analyses Using RNA Sequencing Technology in Soybean Plants [Glycine max]. Computational Molecular Biology, v. 10, n. 1, 2020.
MUHAMMAD, I. I.; KONG, S. L.; AKMAR ABDULLAH, S. N.; MUNUSAMY, U. RNA-seq, and ChIP-seq as Complementary Approaches for Comprehension of Plant Transcriptional Regulatory Mechanism. International Journal of Molecular Sciences, v. 21, n. 1, p. 167, 2020. https://doi.org/10.3390/ijms21010167
NEGRI, T. D. C.; ALVES, W. A. L.; BUGATTI, P. H.; SAITO, P. T. M.; DOMINGUES, D. S.; PASCHOAL, A. R. Pattern recognition analysis on long noncoding RNAs: a tool for prediction in plants. Briefings in Bioinformatics, v. 20, n.2, p. 682-689, 2019. https://doi.org/10.1093/bib/bby034
OH, J. M.; VENTERS, C. C.; DI, C.; PINTO, A. M.; WAN, L.; YOUNIS, I.; DREYFUSS, G. U1 snRNP regulates cancer cell migration and invasion in vitro. Nature Communications, v. 11, n. 1, p. 1-8, 2020. https://doi.org/10.1038/s41467-019-13993-7
OSHLACK, A.; ROBINSON, M.D.; YOUNG, M.D. From RNA-Seq reads to differential expression results. Genome Biology, v. 11, n. 12, p. 220, 2010. https://doi.org/10.1186/gb-2010-11-12-220
PROSDOCIMI, F.; DE CARVALHO, D. C.; DE ALMEIDA, R. N.; BEHEREGARAY, L. B. The complete mitochondrial genome of two recently derived species of the fish genus Nannoperca (Perciformes, Percichthyidae). Molecular Biology Reports, v. 39, n. 3, p. 2767-2772, 2012. https://doi.org/10.1007/s11033-011-1034-5
QUAIL, M. A.; SMITH, M.; COUPLAND, P.; OTTO, T. D.; HARRIS, S. R.; CONNOR, T. R.; GU, Y. A tale of three next-generation sequencing platforms: comparison of Ion Torrent, Pacific Biosciences, and Illumina MiSeq sequencers. BMC Genomics, v. 13, n. 1, p. 341, 2012. https://doi.org/10.1186/1471-2164-13-341
SIMPSON, A. J. G.; REINACH, F. D. C.; ARRUDA, P.; ABREU, F. A. D.; ACENCIO, M.; ALVARENGA, R.; BARROS, M. H. D. The genome sequence of the plant pathogen Xylella fastidiosa. Nature, v. 406, n. 6792, p. 151-157, 2000. https://doi.org/10.1038/35018003
THIMM, O.; BLÄSING, O.; GIBON, Y.; NAGEL, A.; MEYER, S.; KRÜGER, P.; STITT, M. Mapman: a user‐driven tool to display genomics data sets onto diagrams of metabolic pathways and other biological processes. The Plant Journal, v. 37, n. 6, p. 914-939, 2004. https://doi.org/10.1111/j.1365-313X.2004.02016.x
TIAN, T.; LIU, Y.; YAN, H.; YOU, Q.; YI, X.; DU, Z.; SU, Z. agriGO v2.0: a GO analysis toolkit for the agricultural community, 2017 update. Nucleic acids research, v. 45, n. 1, p. 122-129, 2017. https://doi.org/10.1093/nar/gkx382
VOLKER, R.; SMALL, C. RNA-seqlopedia, 2017. Disponível em: https://RNA-Seq uoregon.edu/#exp-design. Acesso em: 09 out. 2019.
WAGNER, G.P.; KIN, K.; LYNCH, V.J. Measurement of mRNA abundance using RNA-Seq data: RPKM measure is inconsistent among samples. Theory in biosciences, v. 131, n. 4, p. 281-285, 2012. https://doi.org/10.1007/s12064-012-0162-3
WANG, M.; JIANG, B.; LIU, W.; LIN, Y. E.; LIANG, Z.; HE, X.; PENG, Q. Transcriptome Analyzes Provide Novel Insights into Heat Stress Responses in Chieh-Qua (Benincasa hispida Cogn. var. Chieh-Qua How). International journal of molecular sciences, v. 20, n. 4, p. 883, 2019. https://doi.org/10.3390/ijms20040883
WANG, Z.; GERSTEIN, M.; SNYDER, M. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics. Nature Reviews Genetics, v. 10, n. 1, p. 57-63, 2009. https://doi.org/10.1038/nrg2484
ZHANG, C.; DOWER, K.; ZHANG, B., MARTINEZ; R. V., LIN; L. L.; ZHAO, S. Computational identification, and validation of alternative splicing in ZSF1 rat RNA-seq data, a preclinical model for type 2 diabetic nephropathy. Scientific Reports, v. 8, n. 1, p. 7624, 2018. https://doi.org/10.1038/s41598-018-26035-x
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