新鮮出爐：RNA-seq數(shù)據(jù)分析指南

同濟大學Cell發(fā)布干細胞重要研究成果
來自同濟大學醫(yī)學院、加州大學洛杉磯分校、南昌大學等處的研究人員報告稱，他們利用單細胞RNA測序技術，同時運用加權基因共表達網(wǎng)絡分析(WGCNA)，揭示出了激活休眠神經(jīng)干細胞的信號。這一重要的研究結果發(fā)布在5月21日的《細胞》（Cell）雜志上。

Science公布單個循環(huán)腫瘤細胞RNA測序結果
由麻省總醫(yī)院，哈佛大學主持的一項最新研究發(fā)現(xiàn)了前列腺癌細胞對一種常見的癌癥治療方法產(chǎn)生抗性的原因，研究人員完成了前列腺癌單個循環(huán)腫瘤細胞的RNA測序，其中找到了非經(jīng)典Wnt信號所起的關鍵作用。

Cell子刊發(fā)布環(huán)狀RNA的表達圖譜
德國Max Delbrück分子醫(yī)學中心的研究團隊全面分析了哺乳動物大腦內的circRNA。他們發(fā)現(xiàn)，circRNA在哺乳動物大腦中豐度很高、相當保守而且存在動態(tài)表達。這項研究于四月二十三日發(fā)表在Cell旗下的Molecular Cell雜志上，文章的通訊作者是Max Delbrück分子醫(yī)學中心的Nikolaus Rajewsky教授。

新晉院士張旭Cell Research發(fā)表最新成果
中科院上海生科院神經(jīng)所的張旭研究員在十二月二十二日的Cell Research雜志上發(fā)表了新成果。他領導研究團隊根據(jù)單細胞RNA測序和功能異質性鑒定了軀體感覺神經(jīng)元的類型。前不久，張旭研究員剛剛當選了中國科學院院士。

從芯片到RNA-seq的轉型之路
自二十世紀九十年代中期以來，芯片就一直是基因組表達分析的中堅力量。不過隨著測序成本的直線下降，RNA測序（RNA-seq）成為了越來越受歡迎的轉錄組分析方法。The Scientist雜志與多位專家共同探討了從芯片到RNA-seq的過渡，希望幫助研究者們順利度過這段艱難的轉型期，最終實現(xiàn)華麗轉身。

Nature Methods：高分辨率的測序技術
悉尼Garvan醫(yī)學研究所的研究人員在Nature Methods雜志上發(fā)表文章展示了一種新測序技術的強大實力。CaptureSeq結合了基因捕獲技術和深度測序，是一種靶向性的RNA測序。這種技術能夠大大提高基因組分析的分辨率，為基礎研究和癌癥診斷帶來革命性的啟示。

遺傳學大牛教你熒光原位RNA測序
著名遺傳學George M Church和Je Hyuk Lee領導團隊開發(fā)了熒光原位RNA測序（FISSEQ）技術，該技術可以在固定的細胞和組織中，獲得全基因組范圍的基因表達圖譜。FISSEQ最初發(fā)表在去年的《科學》（Science）雜志上，研究人員在模擬的創(chuàng)傷修復實驗中，全面分析了人類原代成纖維細胞的RNA表達和定位。最近，他們又在Nature Protocols上公布了FISSEQ技術的詳細步驟。

潘滔教授Nature Methods發(fā)布RNA測序重大突破
來自芝加哥大學、德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員報告稱，他們開發(fā)出了一種新方法實現(xiàn)高效定量高通量tRNA測序。這種叫做DM-tRNA-seq的技術適用于在所有生物體中開展tRNA研究。這一重要的研究成果發(fā)布在7月27日的《自然方法》（Nature Methods）雜志上。

三篇文章介紹RNA-Seq數(shù)據(jù)分析的新工具[新品推薦]
新年伊始，RNA-Seq的數(shù)據(jù)分析方法就如雨后春筍般涌現(xiàn)。在最近的一個月內，三篇介紹RNA-Seq數(shù)據(jù)分析新方法的文章發(fā)表在Nature集團旗下的刊物上，其中一篇發(fā)表在《Nature Methods》上，另外兩篇都發(fā)表在《Nature Biotechnology》上。

Nature Biotechnology多篇文章聚焦RNA測序的質量控制
許多人相信，未來基因組數(shù)據(jù)將會對患者的治療產(chǎn)生重要的影響。不過也有不少專家質疑基因組分析的準確性和可靠性。為此，美國FDA牽頭了RNA測序質量控制（SEQC）項目，評估了多個試驗室RNA-seq數(shù)據(jù)的可比性，評估了不同測序平臺和數(shù)據(jù)分析法的表現(xiàn)，并將它們與DNA芯片進行比較。本期Nature Biotechnology特別關注了這一項目，發(fā)表了多篇相關文章。

干細胞先驅：助力單細胞RNA-seq的統(tǒng)計法
最近，美國Morgridge研究所和威斯康星-麥迪遜大學的科學家們開發(fā)出一種算法，提供了一種新的方法，來識別振蕩基因的動力學，并首次確定了這些早期發(fā)育力量的作用。這項研究發(fā)表在八月二十四日的《Nature Methods》，描述了這種新的統(tǒng)計方法，稱為“Oscope”，有助于在單細胞RNA測序實驗中確定振蕩基因。

發(fā)現(xiàn)RNA-seq隱藏信息的新方法
最近，瑞士Friedrich Miescher生物醫(yī)學研究所（FMI）的一個研究小組，開發(fā)出一種新的計算方法，來分析RNA-seq數(shù)據(jù)。通過比較內含子和外顯子RNA讀數(shù)，這種方法使我們能夠識別轉錄和轉錄后調控對基因表達的作用。該研究小組在最近的《Nature Biotechnology》發(fā)表文章，描述了這種新方法。

如何解決RNA-seq量化誤差？
英國愛丁堡大學的研究人員在國際知名生物學期刊《Genome Biology》發(fā)表題為“Errors in RNA-Seq quantification affect genes of relevance to human disease”的研究成果。他們在這項研究中采用12種常見的方法，評估來自RNA-Seq的基因表達，發(fā)現(xiàn)有幾百個基因的表達被一種或更多方法所低估。研究人員繼而提出了一種兩階段的RNA-seq數(shù)據(jù)分析法，并將這種方法應用于最近發(fā)表的小鼠癌癥研究，證實這種方法能夠從被丟棄的數(shù)據(jù)中，提取到相關的生物學信號。