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トランスクリプトミクス技術は、生物のトランスクリプトーム、つまりそのすべてのRNA 転写産物の合計を研究するために使用される技術です。生物の情報内容は、そのゲノムの DNA に記録され、転写を通じて表現されます。ここで、mRNA は情報ネットワーク内の一時的な中間分子として機能し、非コード RNA は追加のさまざまな機能を実行します。トランスクリプトームは、細胞内に存在するすべての転写産物のスナップショットをキャプチャします。トランスクリプトミクス技術は、どの細胞プロセスがアクティブで、どの細胞プロセスが休止状態であるかを大まかに説明します。分子生物学における主要な課題は、単一のゲノムがどのようにさまざまな細胞を生み出すかを理解することです。もう 1 つの課題は、遺伝子発現がどのように制御されるかです。
トランスクリプトーム全体を研究する最初の試みは、1990 年代初頭に始まりました。1990 年代後半からのその後の技術進歩は、この分野を繰り返し変革し、トランスクリプトミクスを生物科学の広範な分野にしました。この分野には、事前に決定された一連の配列を定量化するマイクロアレイと、ハイスループット シーケンシングを使用してすべてのトランスクリプトを記録するRNA-Seqという 2 つの重要な現代技術があります。技術が向上するにつれて、各トランスクリプトーム実験で生成されるデータの量が増加しました。その結果、データ解析方法は、ますます大量のデータをより正確かつ効率的に解析できるように着実に適応されてきました。トランスクリプトームが研究者によって収集され、共有されるにつれて、トランスクリプトーム データベースはより大きく、より有用になっています。以前の実験の知識なしにトランスクリプトームに含まれる情報を解釈することはほぼ不可能でしょう。
生物の遺伝子の発現をさまざまな組織や条件、またはさまざまな時点で測定すると、遺伝子がどのように制御されているかに関する情報が得られ、生物の生物学的特徴の詳細が明らかになります。また、これまで注釈が付けられていなかった遺伝子の機能を推測するためにも使用できます。トランスクリプトーム解析により、さまざまな生物における遺伝子発現の変化を研究できるようになり、ヒトの疾患の理解に役立っています。遺伝子発現を全体的に解析すると、よりターゲットを絞ったアッセイでは識別できない、広範囲にわたる協調的な傾向を検出できます。
歴史
トランスクリプトミクスの特徴は、約 10 年ごとに可能性を再定義し、以前の技術を時代遅れにする新しい技術の開発です。部分的なヒトトランスクリプトームをキャプチャする最初の試みは 1991 年に発表され、ヒトの脳から609 個のmRNA配列が報告されました。[2] 2008 年には、16,000 個の遺伝子をカバーする数百万のトランスクリプト由来の配列で構成された 2 つのヒトトランスクリプトームが公開されました。 [3] [4]そして 2015 年までに、数百人のトランスクリプトームが公開されました。[5] [6]さまざまな疾患状態、組織、さらには単一細胞のトランスクリプトームが現在では日常的に生成されています。 [ 6] [7] [8]このトランスクリプトミクスの爆発的な増加は、感度と経済性が向上した新しい技術の急速な開発によって推進されてきました。[9] [10] [11] [12]
トランスクリプトミクス以前
個々の転写産物の研究は、トランスクリプトミクスのアプローチが利用可能になる数十年前から行われていました。1970年代後半には、カイコのmRNA転写産物のライブラリーが収集され、逆転写酵素を使用して相補DNA（cDNA）に変換され、保存されました。 [13] 1980年代には、サンガー法を使用した低スループットシーケンシングを使用してランダム転写産物を配列決定し、発現配列タグ（EST）を作成しました。 [2] [14] [15] [16]サンガー法のシーケンシングは、合成によるシーケンシング（Solexa/Illumina）などの高スループットの方法が登場するまでは主流でした。ESTは、ゲノム全体を配列決定することなく生物の遺伝子含有量を決定するための効率的な方法として、1990年代に注目を集めました。[16]個々の転写産物の量は、ノーザンブロッティング、ナイロン膜アレイ、そして後に逆転写酵素定量PCR（RT-qPCR）法を使用して定量化されましたが、[17] [18]これらの方法は手間がかかり、トランスクリプトームのごく一部しか捕捉できませんでした。[12]その結果、よりハイスループットな技術が開発されるまで、トランスクリプトーム全体がどのように発現し、制御されるかは不明のままでした。
初期の試み
「トランスクリプトーム」という言葉は、1990年代に初めて使われました。[19] [20] 1995年には、最も初期のシーケンシングベースのトランスクリプトミクス手法の1つである遺伝子発現の連続解析（SAGE）が開発されました。これは、連結されたランダムな転写産物断片のサンガーシーケンシングによって機能しました。 [21]転写産物は、断片を既知の遺伝子と照合することによって定量化されました。デジタル遺伝子発現解析と呼ばれる、ハイスループットシーケンシング技術を使用するSAGEの変種も短期間使用されました。[9] [22]しかし、これらの方法は、スプライスバリアントなどの転写産物構造に関する追加情報を提供する、転写産物全体のハイスループットシーケンシングに大きく追い抜かれました。[9]
現代技術の発展
現代の主流技術であるマイクロアレイとRNA-Seqは、1990年代半ばから2000年代にかけて開発されました。[9] [33]相補的なプローブのアレイとのハイブリダイゼーションを介して定義された転写産物セットの存在量を測定するマイクロアレイは、1995年に初めて発表されました。[34] [35]マイクロアレイ技術により、数千の転写産物を同時に分析することができ、遺伝子あたりのコストが大幅に削減され、労力も節約されました。[36]スポットオリゴヌクレオチドアレイとアフィメトリクス高密度アレイはどちらも、2000年代後半まで転写プロファイリングに選択される方法でした。[12] [33]この期間中に、モデル生物や経済的に重要な生物の既知の遺伝子をカバーするために、さまざまなマイクロアレイが製造されました。アレイの設計と製造の進歩により、プローブの特異性が向上し、単一のアレイでより多くの遺伝子をテストできるようになりました。蛍光検出の進歩により、低濃度転写産物に対する感度と測定精度が向上しました。[35] [37]
RNA-Seqは、in vitroでRNAを逆転写し、得られたcDNAを配列決定することによって達成される。[10]転写産物の存在量は、各転写産物のカウント数から導き出される。したがって、この技術は、ハイスループットシーケンシング技術の開発に大きく影響されてきている。[9] [11] 大規模並列シグネチャシーケンシング（MPSS）は、一連の複雑なハイブリダイゼーションを介して16～20 bpの配列を生成することに基づいた初期の例であり 、[38] [注 1] 2004年にシロイヌナズナにおける1万個の遺伝子の発現を検証するために使用された。[39]最も初期のRNA-Seq研究は、 454技術を使用して配列決定された10万個の転写産物で2006年に発表された。[40]これは、相対的な転写産物の豊富さを定量化するのに十分な範囲であった。 RNA-Seqは、2008年に新しいSolexa/Illumina技術によって10億の転写産物配列を記録できるようになった後、人気が高まり始めました。 [4] [10] [41] [42]この成果により、現在ではヒトのトランスクリプトームの定量化と比較が可能になっています。 [43]
データ収集
RNA転写産物に関するデータの生成は、2つの主な原理、すなわち個々の転写産物の配列決定（EST、またはRNA-Seq）またはヌクレオチドプローブの整列した配列への転写産物のハイブリダイゼーション（マイクロアレイ）のいずれかによって達成される。[23]
RNAの分離
すべてのトランスクリプトミクス法では、転写産物を記録する前に、まず実験生物からRNAを分離する必要があります。生物系は信じられないほど多様ですが、RNA抽出技術は大まかに似ており、細胞または組織の機械的な破壊、カオトロピック塩によるRNaseの破壊、[44]高分子およびヌクレオチド複合体の破壊、DNAなどの不要な生体分子からのRNAの分離、溶液からの沈殿または固体マトリックスからの溶出によるRNAの濃縮が含まれます。[44] [45]分離されたRNAは、痕跡量のDNAを消化するためにDNaseでさらに処理される場合があります。 [46]総RNA抽出物は通常98%がリボソームRNAであるため、メッセンジャーRNAを濃縮する必要があります。[47]転写産物の濃縮は、ポリAアフィニティ法、または配列特異的プローブを使用したリボソームRNAの枯渇によって実行できます。[48]分解されたRNAは下流の結果に影響を及ぼす可能性があります。例えば、分解されたサンプルからのmRNA濃縮は、5' mRNA末端の枯渇と転写産物全体にわたる不均一なシグナルをもたらす。RNA分離前に組織を瞬間凍結するのが一般的であり、分離が完了したらRNase酵素への曝露を減らすように注意が払われる。[45]
発現配列タグ
発現配列タグ（EST）は、単一のRNA転写産物から生成される短いヌクレオチド配列である。RNAはまず逆転写酵素によって相補DNA（cDNA）としてコピーされ、得られたcDNAが配列決定される。[16] ESTは、由来する生物に関する事前知識なしに収集できるため、生物の混合物や環境サンプルから作成することができる。[49] [16]現在ではより高スループットの方法が使用されているが、ESTライブラリは、初期のマイクロアレイ設計に配列情報を提供することが一般的であった。例えば、大麦のマイクロアレイは、以前に配列決定された350,000のESTから設計された。[50]
遺伝子発現の連続およびキャップ解析（SAGE/CAGE）
遺伝子発現の連続分析(SAGE) は、EST 手法の開発であり、タグの生成スループットを向上させ、転写産物の豊富さをある程度定量化できるようにしました。[21] cDNA はRNAから生成されますが、特定の配列とその配列から 11 塩基対で DNA を切断する制限酵素を使用して、11 bp の「タグ」断片に消化されます。これらの cDNA タグは、頭から尾まで長い鎖 (>500 bp) に結合し、サンガー シーケンシングなどの低スループットだが読み取り長の長い方法を使用して配列決定されます。その後、配列は、デコンボリューションと呼ばれるプロセスでコンピューター ソフトウェアを使用して元の 11 bp タグに分割されます。[21]高品質の参照ゲノムが利用できる場合は、これらのタグをゲノム内の対応する遺伝子と照合できます。参照ゲノムが利用できない場合は、病気の状態でタグが差次的に発現していることが判明した場合、タグを診断マーカーとして直接使用できます。[21]
キャップ解析遺伝子発現（CAGE）法はSAGEの変種であり、mRNA転写産物の5'末端からのみタグを配列する。 [52]したがって、タグを参照ゲノムに整列させると、遺伝子の転写開始部位を特定できる。遺伝子開始部位を特定することは、プロモーター解析や完全長cDNAの クローニングに役立つ。
SAGE法とCAGE法は、単一のESTを配列決定する場合よりも多くの遺伝子に関する情報を生成しますが、サンプルの準備とデータ分析は通常、より労働集約的です。[52]
マイクロアレイ
原則と進歩
マイクロアレイは通常、ガラススライド上に配置された「プローブ」と呼ばれる短いヌクレオチドオリゴマーのグリッドで構成されています。 [53]転写産物の量は、蛍光標識された転写産物とこれらのプローブのハイブリダイゼーションによって決定されます。 [54]アレイ上の各プローブ位置での蛍光強度は、そのプローブ配列の転写産物の量を示します。[ 54 ]同じ転写産物を測定するように設計されたプローブのグループ（つまり、異なる位置で特定の転写産物をハイブリダイズする）は、通常「プローブセット」と呼ばれます。
マイクロアレイには、例えば注釈付きの ゲノム配列や、アレイのプローブを生成するために使用できるESTライブラリなど、対象生物のゲノムに関する知識が必要です。 [36]
方法
トランスクリプトミクス用のマイクロアレイは、通常、低密度スポットアレイまたは高密度ショートプローブアレイの2つのカテゴリに分類されます。転写産物の量は、アレイに結合する蛍光標識転写産物から得られる蛍光の強度から推測されます。[36]
スポット型低密度アレイは、通常、ピコリットル[注 2]の滴の精製されたcDNAをガラススライドの表面に並べたものである。[55]これらのプローブは高密度アレイのものよりも長く、選択的スプライシングイベントを識別することはできない。スポット型アレイは、2つの異なる蛍光体を使用してテストサンプルとコントロールサンプルをラベルし、蛍光の比率を使用して相対的な存在量を計算する。[56]高密度アレイは単一の蛍光ラベルを使用し、各サンプルは個別にハイブリダイズされ、検出される。[57]高密度アレイは、 Affymetrix GeneChipアレイによって普及した。このアレイでは、各転写産物は、1つの遺伝子を一緒に検査するいくつかの短い25- merプローブによって定量化される。[58]
NimbleGenアレイは、マスクレス光化学法によって製造された高密度アレイであり、少量または大量のアレイを柔軟に製造することができました。これらのアレイには、45〜85マーのプローブが10万個あり、発現解析のために単色ラベルされたサンプルとハイブリダイズされました。[59]一部の設計では、スライドごとに最大12個の独立したアレイが組み込まれました。
RNAシーケンス
原則と進歩
RNA-Seqは、ハイスループットシーケンシング手法と計算手法の組み合わせで、RNA抽出物中に存在する転写産物を捕捉し定量化することを指します。[10]生成されるヌクレオチド配列の長さは通常約100 bpですが、使用するシーケンシング方法に応じて30 bpから10,000 bpを超える範囲になります。RNA-Seqは、トランスクリプトームからの多くの短い断片を含むトランスクリプトームのディープサンプリングを活用して、読み取りを参照ゲノムまたは互いに整列させることにより（ de novoアセンブリ）、元のRNA転写産物の計算による再構築を可能にします。[9] RNA-Seq実験では、低存在量と高存在量の両方のRNAを定量化できます（5桁のダイナミックレンジ）。これは、マイクロアレイトランスクリプトームに対する重要な利点です。さらに、RNA-Seqの入力RNA量（ナノグラム量）はマイクロアレイ（マイクログラム量）に比べてはるかに少ないため、cDNAの増幅と組み合わせることで、単一細胞の解像度でもトランスクリプトームを調べることができます。[25] [60]理論的には、RNA-Seqには定量化の上限はなく、非反復領域の100 bpの読み取りではバックグラウンドノイズが非常に低いです。[10]
RNA-Seqはゲノム内の遺伝子を特定したり、特定の時点でどの遺伝子が活性化しているかを特定したりするために使用でき、読み取りカウントを使用して相対的な遺伝子発現レベルを正確にモデル化できます。RNA-Seqの方法論は、主にスループット、精度、読み取り長を向上させるDNAシーケンシング技術の開発を通じて、継続的に改善されてきました。[61] 2006年と2008年に最初の説明が行われて以来、[40] [62] RNA-Seqは急速に採用され、2015年にはマイクロアレイを追い抜いて主要なトランスクリプトミクス技術となりました。[63]
個々の細胞レベルでのトランスクリプトームデータの探求は、RNA-Seqライブラリの調製方法の進歩を促し、感度の劇的な向上をもたらしました。単一細胞トランスクリプトームは現在十分に説明されており、固定組織内で個々の細胞のトランスクリプトームを直接調べるin situ RNA-Seqにまで拡張されています。[64]
方法
RNA-Seqは、さまざまなハイスループットDNAシーケンシング技術の急速な発展に合わせて確立されました。[65]しかし、抽出されたRNA転写産物をシーケンシングする前に、いくつかの重要な処理ステップが実行されます。方法は、転写産物の濃縮、断片化、増幅、シングルエンドまたはペアエンドシーケンシングの使用、および鎖情報を保存するかどうかによって異なります。[65]
RNA-Seq実験の感度は、関心のあるRNAのクラスを濃縮し、既知の豊富なRNAを枯渇させることによって高めることができます。mRNA分子は、ポリAテールに結合するオリゴヌクレオチドプローブを使用して分離できます。あるいは、リボ枯渇を使用して、分類群の特定のrRNA配列（哺乳類rRNA、植物rRNAなど）に合わせて調整されたプローブとのハイブリダイゼーションにより、豊富だが情報価値のないリボソームRNA （rRNA）を特異的に除去することができます。ただし、リボ枯渇は、オフターゲット転写産物の非特異的枯渇を介して、ある程度のバイアスも導入する可能性があります。[66]マイクロRNAなどの小さなRNAは、ゲル電気泳動と抽出 によってサイズに基づいて精製できます。
mRNAは一般的なハイスループットシーケンシング法の読み取り長よりも長いため、転写産物は通常、シーケンシングの前に断片化されます。[67]断片化法は、シーケンシングライブラリ構築の重要な側面です。断片化は、化学的加水分解、噴霧、超音波処理、または鎖終結ヌクレオチドによる逆転写によって達成できます。[67]あるいは、トランスポザーゼ酵素を使用して、断片化とcDNAタグ付けを同時に行うこともできます。[68]
シーケンシングの準備中に、転写産物のcDNAコピーをPCRで増幅して、予想される5'および3'アダプター配列を含む断片を濃縮する場合があります。[69]増幅は、極端なアプリケーションではわずか50 pgまでの非常に低い入力量のRNAのシーケンシングを可能にするためにも使用されます。[70]既知のRNAの スパイクインコントロールは、GC含有量、断片の長さ、および転写産物内の断片の位置によるバイアスの観点から、ライブラリの準備とシーケンシングをチェックするための品質管理評価に使用できます。 [71] ユニーク分子識別子（UMI）は、ライブラリの準備中に配列断片を個別にタグ付けするために使用される短いランダム配列であり、タグ付けされたすべての断片がユニークになります。[72] UMIは、定量化のための絶対的なスケール、ライブラリ構築中に導入された後続の増幅バイアスを修正する機会、および最初のサンプルサイズを正確に推定する機会を提供します。 UMIは、入力RNAの量が制限され、サンプルの増幅が長時間必要な単一細胞RNA-Seqトランスクリプトミクスに特に適しています。[73] [74] [75]
転写分子が準備されると、一方向（シングルエンド）または両方向（ペアエンド）で配列決定することができます。シングルエンド配列は通常、ペアエンド配列よりも速く生成でき、安価で、遺伝子発現レベルの定量化には十分です。ペアエンド配列はより堅牢なアラインメント/アセンブリを生成するため、遺伝子の注釈付けや転写アイソフォームの発見に役立ちます。[10]ストランド特異的RNA-Seq法は、配列決定された転写物のストランド情報を保持します。 [76]ストランド情報がなければ、リードは遺伝子座にアラインメントできますが、遺伝子がどの方向に転写されているかはわかりません。Stranded-RNA-Seqは、異なる方向に重なり合う遺伝子の転写を解読し、非モデル生物でより堅牢な遺伝子予測を行うのに役立ちます。[76]
凡例: NCBI SRA – 国立生物工学情報センターの配列読み取りアーカイブ。
現在、RNA-Seqは、シーケンシングの前にRNA分子をcDNA分子にコピーすることに依存しているため、その後のプラットフォームはトランスクリプトミクスデータとゲノムデータで同じです。その結果、DNAシーケンシング技術の開発はRNA-Seqの特徴となっています。[78] [80] [81]ナノポアシーケンシングを使用したRNAの直接シーケンシングは、現在の最先端のRNA-Seq技術を表しています。[82] [83] RNAのナノポアシーケンシングは、cDNAのシーケンシングではマスクされるはずの修飾塩基を検出でき、バイアスを導入する可能性のある増幅ステップも排除します。[11] [84]
RNA-Seq実験の感度と精度は、各サンプルから得られるリード数に依存します。[85] [86]トランスクリプトームを十分にカバーし、存在量の少ないトランスクリプトの検出を可能にするには、多数のリードが必要です。出力範囲が限られているシーケンシング技術、シーケンス作成の効率が一定でなく、シーケンスの品質も一定ではないため、実験設計はさらに複雑になっています。これらの考慮事項に加えて、種ごとに遺伝子の数が異なるため、効果的なトランスクリプトームを得るにはシーケンス収量を調整する必要があります。初期の研究では適切な閾値が経験的に決定されていましたが、技術が成熟するにつれて、トランスクリプトームの飽和によって適切なカバー率が計算的に予測されるようになりました。直感に反しますが、低発現遺伝子の差次的発現の検出を改善する最も効果的な方法は、リードを追加するのではなく、生物学的複製を追加することです。[87] DNA要素百科事典（ENCODE）プロジェクトが推奨する現在のベンチマークは、標準的なRNA-Seqの場合は70倍のエクソームカバレッジ、まれな転写産物やアイソフォームを検出する場合は最大500倍のエクソームカバレッジです。[88] [89] [90]
データ分析
トランスクリプトミクス法は並列性が高く、マイクロアレイとRNA-Seq実験の両方で意味のあるデータを生成するために多大な計算を必要とする。[91] [92] [93] [94] [95]マイクロアレイデータは高解像度の画像として記録され、特徴検出とスペクトル分析が必要となる。[96]マイクロアレイの生の画像ファイルはそれぞれ約750 MBで、処理された強度は約60 MBのサイズである。単一の転写産物に一致する複数の短いプローブは、イントロン-エクソン構造に関する詳細を明らかにすることができ、結果として得られる信号の信頼性を判断するために統計モデルを必要とする。RNA-Seq研究では数十億の短いDNA配列が生成され、それらを数百万から数十億の塩基対からなる参照ゲノムに合わせる必要がある。データセット内のリードのde novoアセンブリには、非常に複雑な配列グラフの構築が必要である。[97] RNA-Seq操作は反復性が高く、並列計算の恩恵を受けますが、現代のアルゴリズムでは、リードのde novoアセンブリを必要としない単純なトランスクリプトミクス実験には消費者向けコンピューティングハードウェアで十分です。 [98] RNA-Seqを使用すると、サンプルあたり3000万の100bpシーケンスを使用して、ヒトトランスクリプトームを正確にキャプチャできます。[85] [86]この例では、圧縮されたfastq形式で保存すると、サンプルあたり約1.8ギガバイトのディスクスペースが必要になります。各遺伝子の処理済みカウントデータははるかに小さく、処理済みマイクロアレイ強度に相当します。シーケンスデータは、 Sequence Read Archive（SRA）などのパブリックリポジトリに保存できます。 [99] RNA-Seqデータセットは、Gene Expression Omnibusを介してアップロードできます。[100]
画像処理
マイクロアレイ画像処理では、画像内の規則的な特徴のグリッドを正しく識別し、各特徴の蛍光強度を独立して定量化する必要があります。画像アーティファクトはさらに識別され、全体の分析から除去される必要があります。アレイ上の各プローブの配列はすでにわかっているため、蛍光強度は各配列の豊富さを直接示します。[102]
RNA-seqの最初のステップにも同様の画像処理が含まれますが、画像からシーケンスデータへの変換は通常、機器ソフトウェアによって自動的に処理されます。イルミナの合成によるシーケンス法では、フローセルの表面全体にクラスターの配列が分布します。[103]フローセルは、各シーケンスサイクル中に最大4回イメージングされ、合計で数十から数百のサイクルになります。フローセルクラスターはマイクロアレイスポットに類似しており、シーケンスプロセスの初期段階で正しく識別される必要があります。ロシュのパイロシーケンシング法では、放出された光の強度によってホモポリマーリピート内の連続するヌクレオチドの数が決まります。これらの方法には多くのバリエーションがあり、それぞれ結果データのエラープロファイルが異なります。[104]
RNA-Seqデータ解析
RNA-Seq実験では、大量の生のシーケンスリードが生成され、これを処理して有用な情報を得る必要があります。データ解析には通常、実験設計と目標に応じて異なるバイオインフォマティクスソフトウェアツール（ RNA-Seqバイオインフォマティクスツールのリストも参照）の組み合わせが必要です。プロセスは、品質管理、アライメント、定量化、および差次的発現の4つの段階に分けられます。 [105]最も人気のあるRNA-Seqプログラムは、Unix環境またはR / Bioconductor統計環境内のコマンドラインインターフェイスから実行されます。[94]
品質管理
シーケンスの読み取りは完璧ではないため、下流の解析ではシーケンス内の各塩基の精度を推定する必要があります。生のデータは、ベースコールの品質スコアが高いこと、GC含有量が予想される分布と一致していること、短いシーケンスモチーフ（k-mer）が過剰に表現されていないこと、読み取り重複率が許容できるほど低いことを確認するために検査されます。[86]シーケンス品質解析には、FastQCやFaQCなど、いくつかのソフトウェアオプションがあります。[106] [107]異常は削除（トリミング）されるか、後のプロセスで特別な処理のためにタグ付けされる場合があります。
アライメント
シーケンスリードの豊富さと特定の遺伝子の発現を結び付けるために、転写産物シーケンスは参照ゲノムにアラインメントされるか、参照が利用できない場合はde novoアラインメントされます。 [108] [109] [110]アラインメントソフトウェアの主な課題には、数十億の短いシーケンスを意味のある時間枠でアラインメントできる十分な速度、真核生物の mRNA のイントロンスプライシングを認識して処理する柔軟性、および複数の場所にマッピングされるリードの正しい割り当てが含まれます。ソフトウェアの進歩により、これらの問題が大幅に解決され、シーケンスリード長の増加により、あいまいなリードアラインメントの可能性が減少します。現在利用可能なハイスループットシーケンスアライナーのリストは、EBIによって管理されています。[111] [112]
真核生物由来の一次転写産物mRNA配列を参照ゲノムにアラインメントするには、成熟mRNAには存在しないイントロン配列を専門的に処理する必要がある。 [113]ショートリードアライナーは、標準的なスプライス部位配列と既知のイントロンスプライス部位情報に基づいて、スプライスジャンクションを識別するために特別に設計された追加のアラインメントラウンドを実行する。イントロンスプライスジャンクションを識別することで、スプライスジャンクション間でリードが誤ってアラインメントされたり、誤って破棄されたりすることがなくなり、より多くのリードを参照ゲノムにアラインメントできるようになり、遺伝子発現推定の精度が向上する。遺伝子調節はmRNAアイソフォームレベルで発生する可能性があるため、スプライスを考慮したアラインメントでは、バルク分析では失われるアイソフォームの存在量の変化も検出できる。[114]
de novoアセンブリは、参照ゲノムを使用せずに、読み取りを互いにアラインメントして完全長の転写産物配列を構築するために使用できます。[115] de novoアセンブリに特有の課題には、参照ベースのトランスクリプトームと比較して計算要件が大きいこと、遺伝子変異体または断片の追加検証、およびアセンブルされた転写産物の追加アノテーションが含まれます。トランスクリプトームアセンブリを記述するために使用された最初のメトリクスであるN50は誤解を招く可能性があることが示されており[116]、改善された評価方法が現在利用可能です。[117] [118]アノテーションベースのメトリクスは、コンティグの逆ベストヒット数など、アセンブリの完全性のより優れた評価方法です。de novoでアセンブルされると、アセンブリは後続の配列アライメント方法や定量的な遺伝子発現解析の参照として使用できます。
凡例: RAM – ランダム アクセス メモリ、MPI – メッセージ パッシング インターフェイス、EST – 表現されたシーケンス タグ。
定量化
配列アライメントの定量化は、遺伝子、エクソン、または転写産物レベルで実行できます。[91] [87]一般的な出力には、ソフトウェアに提供された各フィーチャの読み取りカウントの表が含まれます。たとえば、一般的なフィーチャ形式ファイル内の遺伝子の場合です。遺伝子とエクソンの読み取り数は、たとえば HTSeq を使用して非常に簡単に計算できます。[130]転写産物レベルでの定量化はより複雑で、短い読み取り情報から転写産物アイソフォームの豊富さを推定するための確率的方法が必要です。たとえば、cufflinks ソフトウェアを使用します。[114]複数の場所に同じようによく整列する読み取りは識別され、削除するか、可能性のある場所の 1 つに整列させるか、最も可能性の高い場所に整列させる必要があります。
いくつかの定量化法では、読み取りと参照配列の正確なアライメントの必要性を完全に回避することができます。kallistoソフトウェア法は、疑似アライメントと定量化を1つのステップに組み合わせ、tophat/cufflinksソフトウェアで使用されるような現代の方法よりも2桁高速に実行され、計算負荷も少なくなります。[131]
差次的発現
各転写産物の定量的なカウントが利用可能になると、データの正規化、モデル化、統計分析によって遺伝子発現の差が測定されます。 [108]ほとんどのツールは遺伝子のテーブルと読み取りカウントを入力として読み取りますが、cuffdiffなどの一部のプログラムはバイナリアライメントマップ形式の読み取りアライメントを入力として受け入れます。これらの分析の最終的な出力は、処理間の発現差に関するペアワイズテストとそれらの差の確率推定値を含む遺伝子リストです。[132]
凡例: mRNA - メッセンジャーRNA。
検証
トランスクリプトミクス解析は、認識可能で統計的に評価可能な独立した技術、例えば定量PCR （qPCR）を使用して検証することができます。 [135]遺伝子発現は、目的の遺伝子とコントロール遺伝子の両方について、定義された基準に対して測定されます。qPCRによる測定は、RNA-Seqによって得られるものと似ており、特定のサンプル内のターゲット領域の濃度の値を計算できます。ただし、qPCRは、通常、コード領域の3'末端に向かって300 bp未満のアンプリコンに制限され、 3'UTRは避けられます。[136]転写アイソフォームの検証が必要な場合は、RNA-Seqリードアライメントの検査により、qPCRプライマーを最大の識別のために配置できる場所が示されるはずです。複数のコントロール遺伝子を目的の遺伝子とともに測定すると、生物学的コンテキスト内で安定した参照が生成されます。[137] RNA-SeqデータのqPCR検証では、一般的に、さまざまなRNA-Seq方法が非常に相関していることが示されています。[62] [138] [139]
主要遺伝子の機能検証は、ポストトランスクリプトーム計画において重要な考慮事項である。観察された遺伝子発現パターンは、対象生物における独立したノックダウン/レスキュー研究によって、機能的に表現型にリンクされる可能性がある。[140]
アプリケーション
診断と疾患プロファイリング
トランスクリプトミクス戦略は、疾患の診断やプロファイリングを含む生物医学研究のさまざまな分野で幅広く応用されています。[10] [141] RNA-Seqアプローチにより、転写開始部位の大規模な特定、代替プロモーターの使用の発見、および新しいスプライシングの変化が可能になりました。これらの制御要素はヒトの疾患において重要であるため、このような変異体を定義することは、疾患関連研究の解釈に不可欠です。[142] RNA-Seqは、疾患に関連する一塩基多型（SNP）、対立遺伝子特異的発現、および遺伝子融合も特定できるため、疾患の原因となる変異体の理解に貢献します。[143]
レトロトランスポゾンは、逆転写を伴うプロセスを通じて真核生物ゲノム内で増殖する転移因子である。RNA-Seqは、疾患につながるさまざまなエピジェネティックメカニズムによって近隣遺伝子の転写に影響を与える可能性のある内因性レトロトランスポゾンの転写に関する情報を提供することができる。 [144]同様に、免疫細胞集団を解剖し、患者のT細胞およびB細胞受容体レパートリーを配列決定する能力により、 RNA-Seqを使用して免疫関連疾患を理解する可能性が急速に拡大している。[145] [146]
ヒトおよび病原体のトランスクリプトーム
ヒト病原体のRNA-Seqは、遺伝子発現の変化を定量化し、新たな毒性因子を特定し、抗生物質耐性を予測し、宿主病原体免疫相互作用を明らかにするための確立された方法となっている。[147] [148]この技術の主な目的は、最適化された感染制御対策と標的を絞った個別化治療を開発することである。[146]
トランスクリプトーム解析は主に宿主または病原体のいずれかに焦点を当ててきました。デュアルRNA-Seqは、感染プロセス全体を通じて病原体と宿主の両方でRNA発現を同時にプロファイリングするために適用されています。この技術により、最初の接触から侵入、そして病原体の最終的な持続または宿主免疫システムによる排除に至るまで、両方の相互作用パートナーにおける動的応答と種間遺伝子制御ネットワークの研究が可能になります。[149] [150]
環境への対応
トランスクリプトミクスにより、生物的および非生物的環境ストレスに反応し、それに対抗する遺伝子と経路を特定することができます。 [151] [140]トランスクリプトミクスの非標的性により、複雑なシステムにおける新しい転写ネットワークを特定することができます。たとえば、さまざまな発育段階にあるさまざまなヒヨコマメの系統の比較分析により、干ばつと塩分ストレスに関連する明確な転写プロファイルが特定され、 AP2 - EREBPの転写アイソフォームの役割が特定されました。[151]真菌病原体カンジダアルビカンスによるバイオフィルム形成中の遺伝子発現の調査により、バイオフィルムの確立と維持に重要な共制御遺伝子セットが明らかになりました。[152]
トランスクリプトームプロファイリングは薬剤耐性のメカニズムに関する重要な情報も提供する。ヒトのマラリアを引き起こす毒性のある寄生虫である熱帯マラリア原虫の1000以上の分離株を解析した結果、[ 153]東南アジアの分離株におけるアルテミシニン耐性には、折り畳まれていないタンパク質の応答の上昇と無性赤血球内発育サイクルの初期段階の進行の遅れが関連していることが判明した。[154]
海洋環境における反応を調査するためには、トランスクリプトミクスの使用も重要である。[155]海洋生態学では、「ストレス」と「適応」は、特に地球規模の変化や汚染などの人為的ストレスに関連して、最も一般的な研究テーマの一つとなっている。[155]この分野の研究のほとんどは動物で行われてきたが、無脊椎動物はあまり代表されていない。[155]依然として問題となっているのは、機能遺伝学研究が不十分なことであり、特に非モデル種の場合、遺伝子の注釈付けが妨げられ、研究対象の反応の影響について曖昧な結論につながる可能性がある。[155]
遺伝子機能注釈
すべてのトランスクリプトミクス技術は、遺伝子の機能を特定し、特定の表現型の原因となる遺伝子を特定するのに特に有用である。金属を過剰に蓄積するシロイヌナズナの 生態型のトランスクリプトミクスでは、金属の吸収、耐性、恒常性に関与する遺伝子が表現型と相関していた。[156]異なる組織にわたるRNA-Seqデータセットの統合は、商業的に重要な生物（キュウリなど）[157]または絶滅危惧種（コアラなど） [158]の遺伝子機能の注釈を改善するために使用されてきた。
RNA-Seqリードのアセンブリは参照ゲノムに依存しないため[122]、ゲノムリソースが存在しない、または十分に開発されていない非モデル生物の遺伝子発現研究に最適です。たとえば、ダグラスモミの育種プログラムで使用されるSNPのデータベースは、配列決定されたゲノムがない状態でde novoトランスクリプトーム解析によって作成されました。[159]同様に、ロブスターの心臓、筋肉、神経組織の発達に機能する遺伝子は、ゲノム配列を使用せずにさまざまな組織タイプのトランスクリプトームを比較することによって特定されました。[160] RNA-Seqは、既存の配列決定されたゲノムでこれまで知られていなかったタンパク質コード領域を特定するためにも使用できます。
非コードRNA
トランスクリプトミクスは、細胞のmRNA含有量に最も一般的に適用されています。しかし、同じ技術は、タンパク質に翻訳されないが、代わりに直接的な機能（タンパク質翻訳、DNA複製、RNAスプライシング、転写調節における役割など）を持つ非コードRNA（ncRNA）にも同様に適用できます。[161] [162] [163] [164]これらのncRNAの多くは、がん、心血管疾患、神経疾患などの病状に影響を及ぼします。[165]
トランスクリプトームデータベース
トランスクリプトミクス研究では、実験の本来の目的をはるかに超えた応用が期待できる大量のデータが生成されます。そのため、生データや処理済みデータは、科学コミュニティ全体での有用性を確保するために、公開データベースに保存されることがあります。たとえば、2018年時点で、Gene Expression Omnibusには数百万の実験が含まれていました。[166]
凡例: NCBI – 国立生物工学情報センター、EBI – 欧州バイオインフォマティクス研究所、DDBJ – 日本 DNA データバンク、ENA – 欧州ヌクレオチドアーカイブ、MIAME – マイクロアレイ実験に関する最小限の情報、MINSEQE – ハイスループットヌクレオチド配列決定実験に関する最小限の情報。
参照
参考文献
この記事は、 CC BY 4.0ライセンス (2017) (査読者レポート)
に基づき、以下のソースから改変されました: Rohan Lowe、Neil Shirley、Mark Bleackley、Stephen Dolan、Thomas Shafee (2017 年 5 月 18 日)。「トランスクリプトミクス技術」。PLOS Computational Biology。13 ( 5 ) : e1005457。doi : 10.1371 / JOURNAL.PCBI.1005457。ISSN 1553-734X。PMC 5436640。PMID 28545146。S2CID 3714586。Wikidata Q33703532。
- ^ 「Medline trend: あらゆるクエリに対する PubMed の結果の年次統計を自動化」dan.corlan.net . 2016 年 10 月 5 日閲覧。
- ^ ab Adams MD、Kelley JM、 Gocayne JD、Dubnick M 、Polymeropoulos MH、Xiao H、他 (1991 年 6 月)。「相補的 DNA シーケンシング: 発現配列タグとヒトゲノム プロジェクト」。Science。252 ( 5013 ): 1651–6。Bibcode : 1991Sci ...252.1651A。doi : 10.1126/science.2047873。PMID 2047873。S2CID 13436211 。
- ^ Pan Q、Shai O、Lee LJ、Frey BJ、Blencowe BJ (2008 年 12 月)。「ハイスループット シーケンシングによるヒト トランスクリプトームの選択的スプライシングの複雑性の詳細な調査」。Nature Genetics。40 ( 12 ) : 1413–5。doi :10.1038/ng.259。PMID 18978789。S2CID 9228930 。
- ^ ab Sultan M, Schulz MH, Richard H, Magen A, Klingenhoff A, Scherf M, et al. (2008年8月). 「ヒトトランスクリプトームのディープシーケンシングによる遺伝子活性と選択的スプライシングの全体像」. Science . 321 (5891): 956–60. Bibcode :2008Sci...321..956S. doi :10.1126/science.11 60342. PMID 18599741. S2CID 10013179.
- ^ Lappalainen T、Sammeth M、Friedländer MR、't Hoen PA、Monlong J、Rivas MA、他 (2013 年 9 月)。「トランスクリプトームとゲノム配列解析により、ヒトの機能的変異が明らかに」。Nature . 501 ( 7468 ) : 506–11。Bibcode : 2013Natur.501..506L。doi :10.1038/nature12531。PMC 3918453。PMID 24037378。
- ^ ab Melé M, Ferreira PG, Reverter F, DeLuca DS, Monlong J, Sammeth M, et al. (2015年5月). 「ヒトゲノミクス。組織と個人にわたるヒトトランスクリプトーム」。Science . 348 (6235): 660–5. Bibcode :2015Sci...348..660M. doi :10.1126/science.aaa0355. PMC 4547472 . PMID 25954002.
- ^ Sandberg R (2014年1月). 「生物学と医学における単一細胞トランスクリプトミクスの時代への突入」. Nature Methods . 11 (1): 22–4. doi :10.1038/nmeth.2764. PMID 24524133. S2CID 27632439.
- ^ Kolodziejczyk AA、Kim JK、Svensson V、 Maroni JC、Teichmann SA (2015年5月)。「単一細胞RNAシーケンシングの技術と生物学」。分子細胞。58 ( 4 ) : 610–20。doi : 10.1016/ j.molcel.2015.04.005。PMID 26000846 。
- ^ abcdef ペンシルベニア州マクゲティガン (2013 年 2 月)。 「RNA-seq時代のトランスクリプトミクス」。ケミカルバイオロジーにおける現在の見解。17 (1): 4-11。土井：10.1016/j.cbpa.2012.12.008。PMID 23290152。
- ^ abcdefghijkl Wang Z、Gerstein M、Snyder M (2009年1月)。「RNA- Seq :トランスクリプトミクスの革命的なツール」。Nature Reviews Genetics。10 ( 1): 57–63。doi :10.1038/nrg2484。PMC 2949280。PMID 19015660。
- ^ abc Ozsolak F, Milos PM (2011年2月). 「RNAシーケンシング：進歩、課題、機会」. Nature Reviews Genetics . 12 (2): 87–98. doi : 10.1038/nrg2934. PMC 3031867. PMID 21191423.
- ^ abc Morozova O、Hirst M、Marra MA (2009)。「トランスクリプトーム解析のための 新しいシーケンシング技術の応用」。Annual Review of Genomics and Human Genetics。10 : 135–51。doi : 10.1146 /annurev-genom-082908-145957。PMID 19715439 。
- ^ Sim GK、Kafatos FC、Jones CW 、 Koehler MD 、Efstratiadis A、Maniatis T（1979年12月）。「絨毛膜多重遺伝子ファミリーの進化と発達的発現に関する研究のためのcDNAライブラリーの使用」。Cell。18 （4）：1303–16。doi ：10.1016 /0092-8674（79）90241-1。PMID 519770。
- ^ Sutcliffe JG、Milner RJ、Bloom FE、 Lerner RA (1982 年 8 月)。「脳 RNA に特有の共通 82 ヌクレオチド配列」。米国 科学アカデミー紀要。79 (16): 4942–6。Bibcode : 1982PNAS ...79.4942S。doi : 10.1073/ pnas.79.16.4942。PMC 346801。PMID 6956902。
- ^ Putney SD、Herlihy WC、 Schimmel P (1983 年 4 月)。「ショットガン シーケンシングによって発見された 13 種類の筋肉タンパク質の新しいトロポニン T と cDNA クローン」。Nature。302 ( 5910 ) : 718–21。Bibcode :1983Natur.302..718P。doi : 10.1038/302718a0。PMID 6687628。S2CID 4364361 。
- ^ abcd Marra MA、Hillier L、Waterston RH（1998年1月）。「発現配列タグ--ゲノム間の橋渡しの確立」。Trends in Genetics。14（1）：4-7。doi ： 10.1016 /S0168-9525（97）01355-3。PMID 9448457 。
- ^ Alwine JC、Kemp DJ、Stark GR (1977 年 12 月)。「ジアゾベンジルオキシメチル紙への転写および DNA プローブとのハイブリダイゼーションによるアガロースゲル中の特定の RNA の検出方法」。米国科学アカデミー紀要。74 (12): 5350–4。Bibcode : 1977PNAS ... 74.5350A。doi : 10.1073/ pnas.74.12.5350。PMC 431715。PMID 414220 。
- ^ Becker-André M、Hahlbrock K (1989 年 11 月)。「ポリメラーゼ連鎖反応 (PCR) を使用した絶対 mRNA 定量。PCR 補助転写滴定アッセイ (PATTY) による新しいアプローチ」。核酸研究。17 ( 22 ): 9437–46。doi :10.1093 / nar/17.22.9437。PMC 335144。PMID 2479917 。
- ^ Piétu G、Mariage-Samson R、Fayein NA、Matingou C、Eveno E、Houlgatte R、Decraene C、Vandenbrouck Y、Tahi F、Devignes MD、Wirkner U、Ansorge W、Cox D、Nagase T、Nomura N、Auffray C (1999 年 2 月)。「ヒト脳トランスクリプトームの Genexpress IMAGE 知識ベース: 機能的および計算的ゲノミクスのプロトタイプ統合リソース」。ゲノム 研究。9 ( 2): 195–209。doi : 10.1101/ gr.9.2.195。PMC 310711。PMID 10022985。
- ^ Velculescu VE、Zhang L、Zhou W、Vogelstein J、Basrai MA、Bassett DE、Hieter P、Vogelstein B、Kinzler KW (1997 年 1 月)。 「酵母トランスクリプトームの特性評価」。セル。88 (2): 243–51。土井：10.1016/S0092-8674(00)81845-0。PMID 9008165。S2CID 11430660 。
- ^ abcd Velculescu VE、Zhang L、Vogelstein B、Kinzler KW (1995年10月 ) 。「遺伝子発現の連続分析」。サイエンス。270 (5235): 484–7。Bibcode : 1995Sci ...270..484V。doi : 10.1126 /science.270.5235.484。PMID 7570003。S2CID 16281846 。
- ^ Audic S, Claverie JM (1997年10月). 「デジタル遺伝子発現プロファイルの重要性」.ゲノム研究. 7 (10): 986–95. doi : 10.1101/gr.7.10.986 . PMID 9331369.
- ^ abcdef Mantione KJ、Kream RM、Kuzelova H、Ptacek R、Raboch J、Samuel JM、Stefano GB（2014年8月）。「バイオインフォマティクス遺伝子発現プロファイリング法の比較：マイクロアレイとRNA-Seq」。メディカルサイエンスモニター基礎研究。20 ：138–42。doi ：10.12659/ MSMBR.892101。PMC 4152252。PMID 25149683 。
- ^ Zhao S, Fung-Leung WP, Bittner A, Ngo K, Liu X (2014). 「活性化T細胞のトランスクリプトームプロファイリングにおけるRNA-Seqとマイクロアレイの比較」. PLOS ONE . 9 (1): e78644. Bibcode :2014PLoSO...978644Z. doi : 10.1371/journal.pone.0078644 . PMC 3894192. PMID 24454679 .
- ^ ab Hashimshony T、Wagner F、Sher N 、 Yanai I (2012年9月)。「CEL-Seq: 多重線形増幅による単一細胞RNA-Seq」。Cell Reports。2 ( 3 ): 666–73。doi : 10.1016 /j.celrep.2012.08.003。PMID 22939981。
- ^ Stears RL、Getts RC、Gullans SR (2000 年 8 月)。「デンドリマー技術を使用した高密度マイクロアレイ用の新しい高感度検出システム」。生理学的ゲノミクス。3 (2): 93–9。doi : 10.1152 /physiolgenomics.2000.3.2.93。PMID 11015604 。
- ^ abcdef Illumina (2011-07-11). 「RNA-Seqデータと遺伝子発現マイクロアレイの比較」(PDF)。European Pharmaceutical Review。
- ^ ab Black MB、Parks BB、Pluta L、Chu TM、Allen BC、Wolfinger RD、Thomas RS（2014年2月）。「用量反応実験の遺伝子発現解析におけるマイクロアレイとRNA-seqの比較」。毒性科学。137（2）：385–403。doi ：10.1093/toxsci/kft249。PMID 24194394 。
- ^ Marioni JC、Mason CE、Mane SM、Stephens M、Gilad Y (2008 年 9 月)。「RNA-seq: 技術的再現性の評価および遺伝子発現アレイとの比較」。ゲノム研究。18 ( 9): 1509–17。doi : 10.1101 /gr.079558.108。PMC 2527709。PMID 18550803。
- ^ SEQC/MAQC-IIIコンソーシアム（2014年9月）。「シーケンシング品質管理コンソーシアムによるRNA-seqの精度、再現性、情報内容の包括的評価」。ネイチャーバイオテクノロジー。32 （9）：903–14。doi ：10.1038/ nbt.2957。PMC 4321899。PMID 25150838。
- ^ Chen JJ、Hsueh HM、Delongchamp RR、Lin CJ、Tsai CA (2007 年 10 月)。「マイクロアレイ データの再現性: マイクロアレイ品質管理 (MAQC) データのさらなる分析」。BMC Bioinformatics。8 : 412。doi : 10.1186 / 1471-2105-8-412。PMC 2204045。PMID 17961233。
- ^ Larkin JE、Frank BC、Gavras H、Sultana R 、Quackenbush J (2005 年 5 月)。「マイクロアレイ プラットフォーム間の独立性と再現性」。Nature Methods。2 ( 5 ) : 337–44。doi :10.1038/nmeth757。PMID 15846360。S2CID 16088782。
- ^ ab Nelson NJ (2001 年 4 月). 「マイクロアレイの登場: 遺伝子発現ツールが成熟」. Journal of the National Cancer Institute . 93 (7): 492–4. doi :10.1093/jnci/93.7.492. PMID 11287436.
- ^ Schena M、Shalon D、Davis RW、Brown PO (1995 年 10 月)。「相補的 DNA マイクロアレイによる遺伝子発現パターンの定量的モニタリング」。Science 270 ( 5235 ) : 467–70。Bibcode : 1995Sci ...270..467S。doi : 10.1126/science.270.5235.467。PMID 7569999。S2CID 6720459 。
- ^ ab Pozhitkov AE、Tautz D 、 Noble PA (2007 年 6 月)。「オリゴヌクレオチド マイクロアレイ: 広く応用されているが、十分に理解されていない」。機能ゲノミクスとプロテオミクスのブリーフィング。6 (2 ) : 141–8。doi : 10.1093 /bfgp/elm014。hdl : 11858 / 00-001M -0000-000F-D7B3-3。PMID 17644526。
- ^ abc Heller MJ (2002). 「DNAマイクロアレイ技術：デバイス、システム、アプリケーション」。Annual Review of Biomedical Engineering。4：129–53。doi :10.1146/ annurev.bioeng.4.020702.153438。PMID 12117754 。
- ^ McLachlan GJ、Do KA、Ambroise C (2005)。マイクロアレイ遺伝子発現データの分析。ホーボーケン：John Wiley & Sons。ISBN 978-0-471-72612-8。[ページが必要]
- ^ Brenner S、Johnson M、Bridgham J、Golda G、Lloyd DH、Johnson D、Luo S、McCurdy S、Foy M、Ewan M、Roth R、George D、Eletr S、Albrecht G、Vermaas E、Williams SR、Moon K、Burcham T、Pallas M、DuBridge RB、Kirchner J、Fearon K、Mao J、Corcoran K (2000 年 6 月)。「マイクロビーズアレイ上の大規模並列シグネチャシークエンシング (MPSS) による遺伝子発現解析」。Nature Biotechnology。18 ( 6 ) : 630–4。doi : 10.1038/76469。PMID 10835600。S2CID 13884154。
- ^ Meyers BC、Vu TH、Tej SS、Ghazal H、Matvienko M、Agrawal V、Ning J、Haudenschild CD (2004 年 8 月)。「大規模並列シグネチャシークエンシングによる Arabidopsis thaliana の転写複雑性の解析」。Nature Biotechnology。22 ( 8 ) : 1006–11。doi : 10.1038/nbt992。PMID 15247925。S2CID 15336496。
- ^ ab Bainbridge MN、Warren RL、Hirst M、Romanuik T、Zeng T、Go A、Delaney A、Griffith M、Hickenbotham M、Magrini V、Mardis ER、Sadar MD、Siddiqui AS、Marra MA、Jones SJ (2006 年 9 月)。「合成によるシーケンス法を用いた前立腺癌細胞株 LNCaP トランスクリプトームの解析」。BMC Genomics。7 : 246。doi : 10.1186 / 1471-2164-7-246。PMC 1592491。PMID 17010196。
- ^ Mortazavi A 、Williams BA、McCue K、Schaeffer L、Wold B (2008年7月)。「RNA-Seqによる哺乳類トランスクリプトームのマッピングと定量化」。Nature Methods。5 ( 7 ) : 621–8。doi :10.1038/nmeth.1226。PMID 18516045。S2CID 205418589。
- ^ Wilhelm BT、Marguerat S、Watt S、Schubert F、Wood V、Goodhead I、Penkett CJ、Rogers J、Bähler J (2008 年 6 月)。「一塩基分解能で調査した真核生物トランスクリプトームの動的レパートリー」。Nature。453 ( 7199 ) : 1239–43。Bibcode : 2008Natur.453.1239W。doi : 10.1038 /nature07002。PMID 18488015。S2CID 205213499。
- ^ Sultan M、Schulz MH、Richard H、Magen A、Klingenhoff A、Scherf M、Seifert M、Borodina T、Soldatov A、Parkhomchuk D、Schmidt D、O'Keeffe S、Haas S、Vingron M、Lehrach H、Yaspo ML (2008 年 8 月)。「ヒトトランスクリプトームのディープ シーケンシングによる遺伝子活性と選択的スプライシングの全体像」。Science。321 ( 5891 ) : 956–60。Bibcode : 2008Sci ...321..956S。doi :10.1126/science.1160342。PMID 18599741。S2CID 10013179 。
- ^ ab Chomczynski P, Sacchi N (1987年4月). 「酸性グアニジニウムチオシアネート-フェノール-クロロホルム抽出によるRNA単離のシングルステップ法」.分析生化学. 162 (1): 156–9. doi :10.1016/0003-2697(87)90021-2. PMID 2440339.
- ^ ab Chomczynski P, Sacchi N (2006). 「酸性グアニジニウムチオシアネート-フェノール-クロロホルム抽出によるRNA単離のシングルステップ法：20年以上経過」Nature Protocols . 1 (2): 581–5. doi :10.1038/nprot.2006.83. PMID 17406285. S2CID 28653075.
- ^ Grillo M 、 Margolis FL（1990年9月）。「逆転写ポリメラーゼ連鎖反応を用いたイントロンのない遺伝子の発現のモニタリング」。BioTechniques。9 （3）：262、264、266–8。PMID 1699561 。
- ^ Bryant S、Manning DL (1998)。「メッセンジャーRNAの単離」。RNA単離および特性評価プロトコル。分子生物学の方法。第86巻。pp.61-4。doi :10.1385/0-89603-494-1: 61。ISBN 978-0-89603-494-5. PMID 9664454。
- ^ Zhao W, He X, Hoadley KA, Parker JS, Hayes DN, Perou CM (2014 年 6 月). 「ポリ (A) キャプチャ、リボソーム RNA 除去、および発現プロファイリングのための DNA マイクロアレイによる RNA-Seq の比較」. BMC Genomics . 15 (1): 419. doi : 10.1186/1471-2164-15-419 . PMC 4070569. PMID 24888378 .
- ^ 環境サンプルの例としては、海水、土壌、空気などがあります。
- ^ Close TJ、Wanamaker SI、Caldo RA、Turner SM、Ashlock DA、Dickerson JA、Wing RA、Muehlbauer GJ、Kleinhofs A、Wise RP (2004 年 3 月)。「穀物ゲノム解析のための新しいリソース: 22K 大麦 GeneChip が成熟期を迎える」。植物 生理学。134 ( 3 ): 960–8。doi : 10.1104 /pp.103.034462。PMC 389919。PMID 15020760。
- ^ abcde Lowe R、Shirley N、Bleackley M、Dolan S 、 Shafee T (2017年5月)。「トランスクリプトミクス技術」。PLOS Computational Biology。13 ( 5): e1005457。Bibcode : 2017PLSCB..13E5457L。doi : 10.1371 / journal.pcbi.1005457。PMC 5436640。PMID 28545146。
- ^ ab 白木 剛志、近藤 聡、片山 聡、脇 功、粕川 孝、川路 浩、Kodzius R、渡引 明、中村 正之、荒川 孝、福田 聡、佐々木 大輔、Podhajska A、Harbers M、河合 淳、Carninci P、林崎 勇 (2003 年 12 月)。「転写開始点のハイスループット解析およびプロモーター使用の識別のためのキャップ解析遺伝子発現」。米国科学アカデミー紀要。100 ( 26 ): 15776–81。Bibcode :2003PNAS..10015776S。doi : 10.1073/ pnas.2136655100。PMC 307644。PMID 14663149。
- ^ Romanov V、Davidoff SN、Miles AR、Grainger DW、Gale BK、Brooks BD（2014年3月）。「タンパク質マイクロアレイ製造技術の批判的比較」。アナリスト。139 （ 6 ）： 1303–26。Bibcode ：2014Ana...139.1303R。doi ：10.1039/c3an01577g。PMID 24479125 。
- ^ ab Barbulovic-Nad I、Lucente M、Sun Y、Zhang M、Wheeler AR、Bussmann M (2006-10-01)。「バイオマイクロアレイ製造技術 - レビュー」。Critical Reviews in Biotechnology 。26 ( 4 ) : 237–59。CiteSeerX 10.1.1.661.6833。doi :10.1080/07388550600978358。PMID 17095434。S2CID 13712888。
- ^ Auburn RP、Kreil DP、Meadows LA、Fischer B、Matilla SS、Russell S (2005 年 7 月)。「cDNA およびオリゴヌクレオチド マイクロアレイのロボット スポッティング」。Trends in Biotechnology。23 ( 7): 374–9。doi : 10.1016 /j.tibtech.2005.04.002。PMID 15978318 。
- ^ Shalon D、 Smith SJ、Brown PO（1996年7月）。「2色蛍光プローブハイブリダイゼーションを用いた複雑なDNAサンプルを分析するためのDNAマイクロアレイシステム」。ゲノム研究。6 （7）：639–45。doi ：10.1101/ gr.6.7.639。PMID 8796352 。
- ^ Lockhart DJ、Dong H、Byrne MC、Follettie MT、Gallo MV、Chee MS、Mittmann M、Wang C、Kobayashi M、Horton H、Brown EL (1996 年 12 月)。「高密度オリゴヌクレオチドアレイへのハイブリダイゼーションによる発現モニタリング」。Nature Biotechnology。14 ( 13 ) : 1675–80。doi : 10.1038 /nbt1296-1675。PMID 9634850。S2CID 35232673 。
- ^ Irizarry RA、Bolstad BM、Collin F、Cope LM、Hobbs B、Speed TP (2003 年 2 月)。「Affymetrix GeneChip プローブ レベル データの概要」。核酸 研究。31 ( 4): 15e –15。doi : 10.1093/nar/gng015。PMC 150247。PMID 12582260。
- ^ Selzer RR、Richmond TA、Pofahl NJ、Green RD、Eis PS、Nair P、Brothman AR、Stallings RL (2005 年 11 月)。「微細タイリングオリゴヌクレオチドアレイ CGH を使用した、サブキロベース解像度での神経芽細胞腫の染色体切断点の解析」。遺伝子、染色体、がん。44 ( 3 ) : 305–19。doi : 10.1002/gcc.20243。PMID 16075461。S2CID 39437458 。
- ^ Svensson V 、Vento - Tormo R、 Teichmann SA（2018年4月）。「過去10年間の単一細胞RNA-seqの指数関数的スケーリング」。Nature Protocols。13（4）：599–604。doi ：10.1038/nprot.2017.149。PMID 29494575。S2CID 3560001。
- ^ Tachibana C (2015-08-18). 「今日のトランスクリプトミクス：マイクロアレイ、RNA-seqなど」. Science . 349 (6247): 544. Bibcode :2015Sci...349..544T. doi : 10.1126/science.opms.p1500095 .
- ^ ab Nagalakshmi U, Wang Z, Waern K, Shou C, Raha D, Gerstein M, Snyder M (2008 年 6 月). 「RNA シーケンシングによって定義された酵母ゲノムの転写ランドスケープ」. Science . 320 (5881): 1344–9. Bibcode :2008Sci...320.1344N. doi :10.1126/science.1158441. PMC 2951732. PMID 18451266 .
- ^ Su Z、Fang H、Hong H、Shi L、Zhang W、Zhang W、Zhang Y、Dong Z、Lancashire LJ、Bessarabova M、Yang X、Ning B、Gong B、Meehan J、Xu J、Ge W、Perkins R、Fischer M、Tong W (2014 年 12 月)。「RNA-seq 時代における有用性に関するレガシー マイクロアレイ データ由来のバイオマーカーの調査」。ゲノム生物学。15 (12): 523。doi : 10.1186 / s13059-014-0523 - y。PMC 4290828。PMID 25633159。
- ^ Lee JH、Daugharthy ER、Scheiman J、Kalhor R、Yang JL、Ferrante TC、Terry R、Jeanty SS、Li C、Amamoto R、Peters DT、Turczyk BM、Marblestone AH、Inverso SA、Bernard A、Mali P、Rios X、Aach J、Church GM (2014 年 3 月)。「高度に多重化された細胞内 RNA シーケンシング in situ」。Science。343 ( 6177 ) : 1360–3。Bibcode : 2014Sci ... 343.1360L。doi :10.1126/science.1250212。PMC 4140943。PMID 24578530。
- ^ ab Shendure J, Ji H (2008年10月). 「次世代DNAシーケンシング」. Nature Biotechnology . 26 (10): 1135–45. doi :10.1038/nbt1486. PMID 18846087. S2CID 6384349.
- ^ Lahens NF、Kavakli IH、Zhang R、Hayer K、Black MB、Dueck H、Pizarro A、Kim J、Irizarry R、Thomas RS、Grant GR、Hogenesch JB (2014 年 6 月)。「IVT-seq により RNA シーケンシングの極端な偏りが明らかに」。ゲノム生物学。15 (6 ) : R86。doi : 10.1186/ gb - 2014-15-6 - r86。PMC 4197826。PMID 24981968。
- ^ ab Knierim E, Lucke B, Schwarz JM, Schuelke M, Seelow D (2011). 「次世代シーケンシングのための長距離PCR産物の断片化のための3つの方法の体系的な比較」. PLOS ONE . 6 (11): e28240. Bibcode :2011PLoSO...628240K. doi : 10.1371/journal.pone.0028240 . PMC 3227650. PMID 22140562 .
- ^ Routh A、Head SR、Ordoukhanian P、Johnson JE（2015年8月）。「ClickSeq：確率的 に終結した3'-アジドcDNAへのアダプターのクリックライゲーションによる断片化のない次世代シーケンシング」。Journal of Molecular Biology。427（16）：2610–6。doi ：10.1016 / j.jmb.2015.06.011。PMC 4523409。PMID 26116762。
- ^ Parekh S、Ziegenhain C、Vieth B、Enard W 、 Hellmann I (2016 年 5 月)。「RNA-seq による差次的発現解析における増幅の影響」。Scientific Reports。6 : 25533。Bibcode : 2016NatSR ...625533P。doi : 10.1038/ srep25533。PMC 4860583。PMID 27156886 。
- ^ Shanker S、Paulson A、Edenberg HJ、Peak A、Perera A、Alekseyev YO、Beckloff N、Bivens NJ、Donnelly R、Gillaspy AF、Grove D、Gu W、Jafari N、Kerley-Hamilton JS、Lyons RH、Tepper C、Nicolet CM (2015 年 4 月)。「非常に少量の全 RNA を使用した RNA シーケンシング用の市販の RNA 増幅キットの評価」。Journal of Biomolecular Techniques。26 ( 1 ): 4–18。doi : 10.7171 /jbt.15-2601-001。PMC 4310221。PMID 25649271。
- ^ Jiang L、Schlesinger F、Davis CA、Zhang Y、Li R、Salit M、Gingeras TR、Oliver B (2011 年 9 月)。「RNA-seq 実験用の合成スパイクイン標準」。ゲノム研究。21 ( 9 ): 1543–51。doi : 10.1101/gr.121095.111。PMC 3166838。PMID 21816910。
- ^ Kivioja T、Vähärautio A、Karlsson K、Bonke M、Enge M、Linnarsson S、Taipale J (2011 年 11 月)。「固有の分子識別子を使用した分子の絶対数のカウント」。Nature Methods。9 ( 1 ) : 72–4。doi :10.1038/nmeth.1778。PMID 22101854。S2CID 39225091 。
- ^ Tang F, Barbacioru C, Wang Y, Nordman E, Lee C, Xu N, Wang X, Bodeau J, Tuch BB, Siddiqui A, Lao K, Surani MA (2009 年 5 月). 「単一細胞の mRNA-Seq 全トランスクリプトーム解析」. Nature Methods . 6 (5): 377–82. doi :10.1038/nmeth.1315. PMID 19349980. S2CID 16570747.
- ^ Islam S、Zeisel A、Joost S、La Manno G、Zajac P、Kasper M、Lönnerberg P、Linnarsson S (2014 年 2 月)。「固有の分子識別子による定量的単一細胞 RNA-seq」。Nature Methods。11 ( 2 ) : 163–6。doi : 10.1038/nmeth.2772。PMID 24363023。S2CID 6765530。
- ^ Jaitin DA, Kenigsberg E, Keren-Shaul H, Elefant N, Paul F, Zaretsky I, Mildner A, Cohen N, Jung S, Tanay A, Amit I (2014年2月). 「マーカーフリーで組織を細胞タイプに分解する大規模並列シングルセルRNAシーケンス」. Science . 343 (6172): 776–9. Bibcode :2014Sci...343..776J. doi : 10.1126/science.1247651. PMC 4412462. PMID 24531970.
- ^ ab Levin JZ、Yassour M、Adiconis X、Nusbaum C 、 Thompson DA、Friedman N、Gnirke A、Regev A (2010 年 9 月)。「ストランド特異的 RNA シーケンシング法の包括的比較分析」。Nature Methods。7 ( 9 ) : 709–15。doi : 10.1038/nmeth.1491。PMC 3005310。PMID 20711195。
- ^ Quail MA、Smith M、Coupland P、Otto TD、Harris SR、Connor TR、Bertoni A、Swerdlow HP、Gu Y (2012 年 7 月)。「3 つの次世代シーケンシング プラットフォームの物語: Ion Torrent、Pacific Biosciences、Illumina MiSeq シーケンサーの比較 」。BMC Genomics。13 : 341。doi : 10.1186 / 1471-2164-13-341。PMC 3431227。PMID 22827831。
- ^ ab Liu L, Li Y, Li S, Hu N, He Y, Pong R, Lin D, Lu L, Law M (2012). 「次世代シーケンシングシステムの比較」Journal of Biomedicine & Biotechnology . 2012 : 251364. doi : 10.1155/2012/251364 . PMC 3398667 . PMID 22829749.
- ^ 「SRA」 。 2016年10月6日閲覧。NCBI Sequence Read Archive (SRA) を「RNA-Seq[戦略]」と「LS454[プラットフォーム]」、「Illumina[プラットフォーム]」、「ABI Solid[プラットフォーム]」、「Ion Torrent[プラットフォーム]」、「PacBio SMRT[プラットフォーム]」のいずれかを使用して検索し、各プラットフォームに保存された RNA-Seq 実行の数を報告しました。
- ^ Loman NJ、Misra RV、Dallman TJ、Constantinidou C、Gharbia SE、Wain J、Pallen MJ (2012 年 5 月)。「ベンチトップ型ハイスループット シーケンシング プラットフォームのパフォーマンス比較」。Nature Biotechnology。30 ( 5 ) : 434–9。doi :10.1038/nbt.2198。PMID 22522955。S2CID 5300923 。
- ^ Goodwin S、McPherson JD、McCombie WR (2016 年 5 月)。「成熟期: 次世代シーケンシング技術の 10 年」。Nature Reviews Genetics . 17 (6): 333–51. doi :10.1038/nrg.2016.49. PMC 10373632 . PMID 27184599. S2CID 8295541.
- ^ ガラルデ DR、スネル EA、ジャチモウィッツ D、サイポス B、ロイド JH、ブルース M、パンティック N、アドマス T、ジェームズ P、ウォーランド A、ジョーダン M、チッコーネ J、セラ S、キーナン J、マーティン S、マクニール L、ウォレスEJ、ジャヤシンハ L、ライト C、ブラスコ J、ヤング S、ブロックルバンク D、ジュール S、クラーク J、ヘロンAJ、ターナーDJ（2018年3月）。 「ナノポアのアレイ上での高度に並列なダイレクト RNA シークエンシング」。ネイチャーメソッド。15 (3): 201–206。土井：10.1038/nmeth.4577。PMID 29334379。S2CID 3589823 。
- ^ Loman NJ、Quick J、Simpson JT （2015年8月）。「ナノポアシーケンシングデータのみを使用してde novoで組み立てられた完全な細菌ゲノム」。Nature Methods。12 （ 8）：733–5。doi ：10.1038/nmeth.3444。PMID 26076426。S2CID 15053702。
- ^ Ozsolak F, Platt AR, Jones DR, Reifenberger JG, Sass LE, McInerney P, Thompson JF, Bowers J, Jarosz M, Milos PM (2009年10月). 「ダイレクトRNAシーケンシング」. Nature . 461 (7265): 814–8. Bibcode :2009Natur.461..814O. doi :10.1038/nature08390. PMID 19776739. S2CID 4426760.
- ^ ab Hart SN、Therneau TM、Zhang Y、Poland GA 、Kocher JP (2013年12月)。「RNAシーケンシングデータのサンプルサイズ推定値の計算」。Journal of Computational Biology。20 ( 12): 970–8。doi : 10.1089/ cmb.2012.0283。PMC 3842884。PMID 23961961。
- ^ abc コネーサ A、マドリガル P、タラソナ S、ゴメス カブレロ D、セルベラ A、マクファーソン A、シュチェジニアク MW、ガフニー DJ、エロ LL、チャン X、モルタザヴィ A (2016 年 1 月)。 「RNA-seq データ解析のベスト プラクティスに関する調査」。ゲノム生物学。17 : 13.土井: 10.1186/s13059-016-0881-8。PMC 4728800。PMID 26813401。
- ^ ab ラパポート F、カーニン R、リアン Y、ピルン M、クレック A、ズンボ P、メイソン CE、ソッチ ND、ベテル D (2013)。 「RNA-seqデータの差次的遺伝子発現解析法の総合的評価」。ゲノム生物学。14 (9)：R95。土井：10.1186/gb-2013-14-9-r95。PMC 4054597。PMID 24020486。
- ^ ENCODE プロジェクト コンソーシアム; Aldred, Shelley F.; Collins, Patrick J.; Davis, Carrie A.; Doyle, Francis; Epstein, Charles B.; Frietze, Seth; Harrow, Jennifer; Kaul, Rajinder; Khatun, Jainab; Lajoie, Bryan R.; Landt, Stephen G.; Lee, Bum-Kyu; Pauli, Florencia; Rosenbloom, Kate R.; Sabo, Peter; Safi, Alexias; Sanyal, Amartya; Shoresh, Noam; Simon, Jeremy M.; Song, Lingyun; Altshuler, Robert C.; Birney, Ewan; Brown, James B.; Cheng, Chao; Djebali, Sarah; Dong, Xianjun; Dunham, Ian; Ernst, Jason; 他 (2012 年 9 月). 「ヒトゲノムのDNA要素の統合百科事典」。Nature.489 ( 7414 ):57–74.Bibcode : 2012Natur.489... 57T.doi : 10.1038 / nature11247.PMC3439153.PMID22955616 .
- ^ Sloan CA、Chan ET、Davidson JM、Malladi VS 、 Strattan JS、Hitz BC、他 (2016 年 1 月)。「ENCODE ポータルの ENCODE データ」。 核酸研究。44 ( D1): D726–32。doi : 10.1093/nar/gkv1160。PMC 4702836。PMID 26527727。
- ^ 「ENCODE: DNA要素百科事典」encodeproject.org。
- ^ ab Thind AS、Monga I、Thakur PK、Kumari P、Dindhoria K、Krzak M、Ranson M、Ashford B (2021年11月)。「新興のバルクRNA-Seqアプリケーションの解明：バイオインフォマティクス手法の応用と有用性」。Briefings in Bioinformatics。22 ( 6 ) 。doi :10.1093/bib/bbab259。PMID 34329375 。
- ^ ab Ritchie ME、Phipson B、Wu D、Hu Y、Law CW、Shi W、Smyth GK (2015 年 4 月)。「limma は RNA シーケンシングおよびマイクロアレイ研究の差次的発現解析に威力を発揮」。核酸 研究。43 ( 7 ): e47。doi :10.1093 / nar/gkv007。PMC 4402510。PMID 25605792。
- ^ ab Robinson MD、McCarthy DJ、 Smyth GK (2010年 1 月)。「edgeR: デジタル遺伝子発現データの差分発現解析のための Bioconductor パッケージ」。バイオインフォマティクス。26 ( 1 ) : 139–40。doi :10.1093/ bioinformatics /btp616。PMC 2796818。PMID 19910308。
- ^ ab Huber W、Carey VJ、Gentleman R、Anders S、Carlson M、 Carvalho BS、他 (2015 年 2 月)。「Bioconductor によるハイスループットゲノム解析のオーケストレーション」。Nature Methods。12 ( 2 ) : 115–21。doi : 10.1038 /nmeth.3252。PMC 4509590。PMID 25633503。
- ^ Smyth, GK (2005). 「Limma: マイクロアレイデータの線形モデル」R と Bioconductor を使用したバイオインフォマティクスと計算生物学ソリューション。生物学と健康のための統計。Springer 、ニューヨーク、NY。pp. 397–420。CiteSeerX 10.1.1.361.8519。doi : 10.1007 / 0-387-29362-0_23。ISBN 9780387251462。
- ^ スティーブ・ラッセル（2008年）。マイクロアレイ技術の実践。メドウズ、リサ・A・バーリントン：エルゼビア。ISBN 9780080919768. OCLC 437246554.
- ^ ab Haas BJ、Papanicolaou A、Yassour M、Grabherr M、Blood PD、Bowden J、Couger MB、Eccles D、Li B、Lieber M、MacManes MD、Ott M、Orvis J、Pochet N、Strozzi F、Weeks N、Westerman R、William T、Dewey CN、Henschel R、LeDuc RD、Friedman N、Regev A (2013 年 8 月)。「参照生成および分析のための Trinity プラットフォームを使用した RNA-seq からの De novo 転写産物シーケンス再構築」。Nature Protocols。8 ( 8 ) : 1494–512。doi :10.1038/ nprot.2013.084。PMC 3875132。PMID 23845962。
- ^ ab Pertea M、Pertea GM、Antonescu CM、Chang TC、Mendell JT、Salzberg SL (2015 年 3 月)。「StringTie により RNA-seq 読み取りからのトランスクリプトーム再構築が向上」。Nature Biotechnology。33 ( 3 ) : 290–5。doi :10.1038 / nbt.3122。PMC 4643835。PMID 25690850。
- ^ Kodama Y, Shumway M, Leinonen R (2012 年 1 月). 「シーケンスリードアーカイブ: シーケンスデータの爆発的な増加」. Nucleic Acids Research . 40 (データベース号): D54–6. doi :10.1093/nar/gkr854. PMC 3245110. PMID 22009675 .
- ^ ab Edgar R、Domrachev M 、Lash AE (2002 年 1 月)。「遺伝子発現オムニバス: NCBI 遺伝子発現およびハイブリダイゼーションアレイデータリポジトリ」。核酸研究。30 (1): 207–10。doi :10.1093/ nar /30.1.207。PMC 99122。PMID 11752295。
- ^ Petrov A、Shams S (2004-11-01)。「マイクロアレイ画像処理と品質管理」。信号、画像、ビデオ技術のためのVLSI信号処理システムジャーナル。38 (3): 211–226。doi :10.1023/B: VLSI.0000042488.08307.ad。S2CID 31598448 。
- ^ Petrov A、 Shams S (2004)。「マイクロアレイ画像処理と品質管理」。信号、画像、ビデオ技術のためのVLSI信号処理システムジャーナル。38 (3): 211–226。doi :10.1023/B:VLSI.0000042488.08307.ad。S2CID 31598448 。
- ^ Kwon YM、Ricke S (2011)。ハイスループット次世代シーケンシング。分子生物学の方法。第733巻。SpringerLink。doi : 10.1007 /978-1-61779-089-8。ISBN 978-1-61779-088-1. S2CID 3684245。
- ^ Nakamura K, Oshima T, Morimoto T, Ikeda S, Yoshikawa H, Shiwa Y, Ishikawa S, Linak MC, Hirai A, Takahashi H, Altaf-Ul-Amin M, Ogasawara N, Kanaya S (2011 年 7 月). 「Illumina シーケンサーの配列固有のエラー プロファイル」. Nucleic Acids Research . 39 (13): e90. doi :10.1093/nar/gkr344. PMC 3141275. PMID 21576222 .
- ^ Van Verk MC、 Hickman R、Pieterse CM、Van Wees SC (2013 年 4 月)。「 RNA -Seq: メッセンジャーの啓示」。Trends in Plant Science。18 ( 4 ) : 175–9。doi :10.1016/j.tplants.2013.02.001。hdl : 1874/ 309456。PMID 23481128。S2CID 205453732 。
- ^ Andrews S (2010). 「FastQC: ハイスループットシーケンスデータの品質管理ツール」 Babraham Bioinformatics . 2017年5月23日閲覧。
- ^ Lo CC、Chain PS（2014 年11月） 。 「 FaQCによる次世代シーケンシングデータの迅速な評価と品質管理」BMCバイオインフォマティクス。15 （1）：366。doi ：10.1186 / s12859-014-0366-2。PMC 4246454。PMID 25408143。
- ^ abc Trapnell C、Hendrickson DG、Sauvageau M、Goff L、Rinn JL、Pachter L（2013年1月）。「RNA-seqによる転写産物解像度での遺伝子調節の差分解析」。Nature Biotechnology。31 （1 ）：46–53。doi：10.1038/nbt.2450。PMC 3869392。PMID 23222703。
- ^ ab Xie Y, Wu G, Tang J, Luo R, Patterson J, Liu S, Huang W, He G, Gu S, Li S, Zhou X, Lam TW, Li Y, Xu X, Wong GK, Wang J (2014 年 6 月). 「SOAPdenovo-Trans: 短い RNA-Seq リードによる de novo トランスクリプトームアセンブリ」. バイオインフォマティクス. 30 (12): 1660–6. arXiv : 1305.6760 . doi :10.1093/bioinformatics/btu077. PMID 24532719. S2CID 5152689.
- ^ Siadjeu, Christian; Mayland-Quellhorst, Eike; Pande, Shruti; Laubinger, Sascha; Albach, Dirk C. (2021). 「トランスクリプトーム配列により、三葉ヤムDioscorea dumetorumの収穫後の硬化に関与する候補遺伝子が明らかに」. Plants . 10 (4): 787. doi : 10.3390/plants10040787 . PMC 8074181. PMID 33923758 .
- ^ HTS マッパー。http://www.ebi.ac.uk/~nf/hts_mappers/
- ^ Fonseca NA、Rung J 、Brazma A、Marioni JC (2012年12月)。「ハイスループットシーケンスデータのマッピングツール」。 バイオインフォマティクス。28 (24): 3169–77。doi : 10.1093/bioinformatics/bts605。PMID 23060614。
- ^ Trapnell C、 Pachter L、Salzberg SL (2009年5月) 。「TopHat: RNA-Seqによるスプライスジャンクションの検出」バイオインフォマティクス。25 (9):1105–11。doi :10.1093/ bioinformatics /btp120。PMC 2672628。PMID 19289445。
- ^ ab Trapnell C、Williams BA、Pertea G、Mortazavi A、Kwan G、van Baren MJ、Salzberg SL、Wold BJ、Pachter L (2010 年 5 月)。「RNA-Seq による転写産物のアセンブリと定量化により、細胞分化中の注釈なしの転写産物とアイソフォームの切り替えが明らかになる」。Nature Biotechnology . 28 (5): 511–5. doi :10.1038/nbt.1621. PMC 3146043 . PMID 20436464。
- ^ Miller JR、Koren S、Sutton G (2010年6月)。「次世代シーケンシングデータのためのアセンブリアルゴリズム」。Genomics . 95 ( 6): 315–27. doi :10.1016/j.ygeno.2010.03.001. PMC 2874646 . PMID 20211242。
- ^ O'Neil ST 、 Emrich SJ (2013 年 7 月)。「一貫性と有用性の ための De Novo トランスクリプトームアセンブリメトリクスの評価」。BMC Genomics。14 : 465。doi : 10.1186 / 1471-2164-14-465。PMC 3733778。PMID 23837739。
- ^ Smith-Unna R、Boursnell C、Patro R、 Hibberd JM、Kelly S (2016年8月)。「TransRate: de novoトランスクリプトームアセンブリの参照フリー品質評価」。 ゲノム研究。26 ( 8 ): 1134–44。doi :10.1101/gr.196469.115。PMC 4971766。PMID 27252236。
- ^ リー・B、フィルモア・N、バイ・Y、コリンズ・M、トムソン・JA、スチュワート・R、デューイ・CN (2014年12月)。 「RNA-Seq データからの de novo トランスクリプトーム アセンブリの評価」。ゲノム生物学。15 (12): 553.土井: 10.1186/s13059-014-0553-5。PMC 4298084。PMID 25608678。
- ^ Zerbino DR、Birney E (2008 年5 月)。「Velvet: de Bruijn グラフ を使用した de novo ショートリードアセンブリのアルゴリズム」。ゲノム研究。18 (5): 821–9。doi : 10.1101 / gr.074492.107。PMC 2336801。PMID 18349386。
- ^ Schulz MH、Zerbino DR、Vingron M 、 Birney E (2012 年 4 月)。「Oases: 発現レベルのダイナミックレンジ全体にわたる堅牢な de novo RNA-seq アセンブリ」。バイオインフォマティクス。28 ( 8): 1086–92。doi :10.1093/ bioinformatics /bts094。PMC 3324515。PMID 22368243 。
- ^ Robertson G, Schein J, Chiu R, Corbett R, Field M, Jackman SD, et al. (2010年11月). 「RNA-seqデータのDe novoアセンブリと分析」. Nature Methods . 7 (11): 909–12. doi :10.1038/nmeth.1517. hdl : 1885/51040 . PMID 20935650. S2CID 1034682.
- ^ ab Grabherr MG、Haas BJ、Yassour M、Levin JZ、Thompson DA、Amit I、Adiconis X、Fan L、Raychowdhury R、Zeng Q、Chen Z、Mauceli E、Hacohen N、Gnirke A、Rhind N、di Palma F、Birren BW、Nusbaum C、Lindblad-Toh K、Friedman N、Regev A (2011 年 5 月)。「参照ゲノムなしで RNA-Seq データから完全長トランスクリプトームアセンブリを作成」。Nature Biotechnology . 29 (7): 644–52. doi :10.1038/nbt.1883. PMC 3571712 . PMID 21572440。
- ^ Chevreux B、Pfisterer T、Drescher B、Driesel AJ、Müller WE、Wetter T、Suhai S (2004 年 6 月)。「miraEST アセンブラーを使用した信頼性の高い自動 mRNA 転写産物アセンブリとシーケンスされた EST での SNP 検出」。 ゲノム研究。14 ( 6 ): 1147–59。doi :10.1101 / gr.1917404。PMC 419793。PMID 15140833。
- ^ Margulies M、Egholm M、Altman WE、Attiya S、Bader JS、Bemben LA、他。 (2005 年 9 月)。 「微細加工された高密度ピコリットルリアクターにおけるゲノム配列決定」。自然。437 (7057): 376–80。Bibcode :2005Natur.437..376M。土井：10.1038/nature03959. PMC 1464427。PMID 16056220。
- ^ Kumar S、Blaxter ML (2010 年 10 月) 。「454 トランスクリプトーム データの de novo アセンブラーの比較」。BMC Genomics。11 : 5 71。doi : 10.1186 / 1471-2164-11-571。PMC 3091720。PMID 20950480。
- ^ Bankevich A、Nurk S、Antipov D、Gurevich AA、Dvorkin M、Kulikov AS、Lesin VM、Nikolenko SI、Pham S、Prjibelski AD、Pyshkin AV、Sirotkin AV、Vyahhi N、Tesler G、Alekseyev MA、Pevzner PA (2012 年 5 月)。「SPAdes: 新しいゲノムアセンブリアルゴリズムと単一細胞シーケンスへの応用」。Journal of Computational Biology。19 ( 5 ): 455–77。doi :10.1089/ cmb.2012.0021。PMC 3342519。PMID 22506599。
- ^ Li B、Dewey CN (2011 年 8 月) 。「RSEM: 参照ゲノムの有無にかかわらず RNA-Seq データからの正確な転写産物定量化 」。BMC Bioinformatics。12 : 323。doi : 10.1186 / 1471-2105-12-323。PMC 3163565。PMID 21816040。
- ^ Kovaka, Sam; Zimin, Aleksey V.; Pertea, Geo M.; Razaghi, Roham; Salzberg, Steven L.; Pertea, Mihaela (2019-07-08). 「StringTie2 を使用したロングリード RNA-seq アラインメントからのトランスクリプトームアセンブリ」。bioRxiv : 694554. doi : 10.1101/694554 。2019年8 月 27 日閲覧。
- ^ Gehlenborg N、O'Donoghue SI、Baliga NS、Goesmann A、Hibbs MA、Kitano H、Kohlbacher O、Neuweger H、Schneider R、Tenenbaum D、Gavin AC (2010 年 3 月)。「システム生物学のためのオミックスデータの視覚化」。Nature Methods . 7 (3 Suppl): S56–68. doi :10.1038/nmeth.1436. PMID 20195258. S2CID 205419270.
- ^ Anders S、Pyl PT、 Huber W (2015年1 月)。「HTSeq - 高スループット シーケンス データを扱う Python フレームワーク」。バイオインフォマティクス。31 (2): 166–9。doi :10.1093/ bioinformatics /btu638。PMC 4287950。PMID 25260700。
- ^ Bray NL、Pimentel H、Melsted P、 Pachter L (2016 年 5 月)。「ほぼ最適な確率的 RNA-seq 定量化」。Nature Biotechnology。34 ( 5 ): 525–7。doi :10.1038/nbt.3519。PMID 27043002。S2CID 205282743。
- ^ Li H、Handsaker B、Wysoker A、Fennell T、Ruan J、Homer N、Marth G、Abecasis G、Durbin R (2009 年 8 月)。「シーケンスアライメント/マップ形式と SAMtools」。バイオインフォマティクス。25 ( 16 ): 2078–9。doi :10.1093/ bioinformatics /btp352。PMC 2723002。PMID 19505943。
- ^ Love MI、Huber W、Anders S (2014)。「DESeq2 による RNA-seq データの倍数変化と分散の適度な推定」。ゲノム 生物学。15 (12): 550。doi : 10.1186 /s13059-014-0550-8。PMC 4302049。PMID 25516281。
- ^ Frazee AC、Pertea G、Jaffe AE、Langmead B、Salzberg SL、Leek JT (2015 年 3 月)。「Ballgown はトランスクリプトームアセンブリと発現解析のギャップを埋める」。Nature Biotechnology。33 ( 3 ) : 243–6。doi : 10.1038/nbt.3172。PMC 4792117。PMID 25748911。
- ^ Fang Z, Cui X (2011年5月). 「RNA-seq実験における設計と検証の問題」. Briefings in Bioinformatics . 12 (3): 280–7. doi : 10.1093/bib/bbr004 . PMID 21498551.
- ^ Ramsköld D、Wang ET、Burge CB 、 Sandberg R (2009 年 12 月)。「組織トランスクリプトーム配列データによって明らかになった普遍的に発現する遺伝子の豊富さ」。PLOS Computational Biology。5 ( 12): e1000598。Bibcode : 2009PLSCB ...5E0598R。doi : 10.1371 / journal.pcbi.1000598。PMC 2781110。PMID 20011106。
- ^ Vandesompele J、De Preter K、Pattyn F、Poppe B、Van Roy N、De Paepe A、Speleman F (2002 年 6 月)。「複数の内部コントロール遺伝子の幾何平均化によるリアルタイム定量 RT-PCR データの正確な正規化」。ゲノム生物 学。3 ( 7): RESEARCH0034。doi : 10.1186/gb-2002-3-7 - research0034。PMC 126239。PMID 12184808。
- ^ Core LJ、Waterfall JJ、Lis JT (2008 年 12 月)。「新生 RNA シーケンシングにより、ヒトプロモーターにおける広範な一時停止と多様な開始が明らかになった」。Science。322 ( 5909 ) : 1845–8。Bibcode : 2008Sci ...322.1845C。doi : 10.1126/science.11 62228。PMC 2833333。PMID 19056941。
- ^ Camarena L、Bruno V、Euskirchen G、Poggio S、Snyder M (2010年4月)。「RNAシーケンシングによって明らかになったエタノール誘発性病原性の分子メカニズム」。PLOS Pathogens。6 ( 4 ) : e1000834。doi : 10.1371 / journal.ppat.1000834。PMC 2848557。PMID 20368969。
- ^ ab Govind G、Harshavardhan VT、ThammeGowda HV、Patricia JK、Kalaiarasi PJ、Dhanalakshmi R、Ayer DR、Senthil Kumar M、Muthappa SK、Sreenivasulu N、Nese S、Udayakumar M、Makarla UK (2009 年 6 月)。 「落花生における段階的な水分ストレスに応答して優先的に発現される、独特の干ばつ誘発遺伝子セットの同定と機能検証」。分子遺伝学とゲノミクス。281 (6): 591–605。土井：10.1007/s00438-009-0432-z。PMC 2757612。PMID 19224247。
- ^ Tavassoly, Iman; Goldfarb, Joseph; Iyengar, Ravi (2018-10-04). 「システム生物学入門：基本的な方法とアプローチ」. Essays in Biochemistry . 62 (4): 487–500. doi :10.1042/EBC20180003. ISSN 0071-1365. PMID 30287586. S2CID 52922135.
- ^ Costa V、Aprile M、Esposito R、 Ciccodicola A (2013 年 2 月)。「RNA-Seq とヒトの複合疾患: 最近の成果と将来の展望」。European Journal of Human Genetics。21 ( 2): 134–42。doi :10.1038/ejhg.2012.129。PMC 3548270。PMID 22739340。
- ^ Khurana E、Fu Y、Chakravarty D、Demichelis F、Rubin MA、Gerstein M (2016 年 2 月)。「がんにおける非コード配列変異の役割」。Nature Reviews Genetics . 17 (2): 93–108. doi :10.1038/nrg.2015.17. PMID 26781813. S2CID 14433306.
- ^ Slotkin RK、Martienssen R (2007 年 4 月)。「転移因子とゲノムのエピジェネティック制御」。Nature Reviews Genetics。8 ( 4) : 272–85。doi : 10.1038/nrg2072。PMID 17363976。S2CID 9719784。
- ^ Proserpio V、Mahata B（2016年2月）。 「免疫系を研究するための単一細胞技術」。 免疫学。147 （ 2 ）：133–40。doi ：10.1111/imm.12553。PMC 4717243。PMID 26551575。
- ^ ab Byron SA、Van Keuren-Jensen KR、Engelthaler DM、Carpten JD、Craig DW (2016年5月)。「RNAシーケンシングの臨床診断への応用：機会と課題」。Nature Reviews Genetics。17 ( 5 ) : 257–71。doi :10.1038/nrg.2016.10。PMC 7097555。PMID 26996076。
- ^ Wu HJ、Wang AH、Jennings MP (2008 年 2 月)。「病原細菌の毒性因子の発見」( PDF )。Current Opinion in Chemical Biology。12 ( 1): 93–101。doi :10.1016/j.cbpa.2008.01.023。PMID 18284925 。
- ^ Suzuki S, Horinouchi T, Furusawa C (2014年12月). 「遺伝子発現プロファイルによる抗生物質耐性の予測」. Nature Communications . 5 :5792. Bibcode :2014NatCo...5.5792S. doi :10.1038/ncomms6792. PMC 4351646. PMID 25517437 .
- ^ Westermann AJ、Gorski SA、 Vogel J (2012年9 月)。「病原体と宿主のデュアル RNA シーケンス」(PDF)。Nature Reviews。微生物学。10 ( 9): 618–30。doi :10.1038/nrmicro2852。PMID 22890146。S2CID 205498287。
- ^ Durmuş S, Çakır T, Özgür A, Guthke R (2015). 「病原体-宿主相互作用の計算システム生物学に関するレビュー」. Frontiers in Microbiology . 6 : 235. doi : 10.3389/fmicb.2015.00235 . PMC 4391036. PMID 25914674 .
- ^ ab Garg R、Shankar R、Thakkar B、Kudapa H、Krishnamurthy L、Mantri N、Varshney RK、Bhatia S、Jain M (2016 年 1 月)。「トランスクリプトーム解析により、ヒヨコマメの干ばつと塩分ストレスに対する遺伝子型および発育段階固有の分子応答が明らかになった」。Scientific Reports。6 : 19228。Bibcode : 2016NatSR ...619228G。doi : 10.1038 / srep19228。PMC 4725360。PMID 26759178 。
- ^ García-Sánchez S、Aubert S、Iraqui I、Janbon G、Ghigo JM、d'Enfert C (2004 年 4 月)。「Candida albicans バイオフィルム: 特定の安定した遺伝子発現パターンに関連する発達状態」。Eukaryotic Cell。3 ( 2 ) : 536–45。doi : 10.1128 /EC.3.2.536-545.2004。PMC 387656。PMID 15075282 。
- ^ Rich SM、Leendertz FH、Xu G、LeBreton M、Djoko CF、Aminake MN、Takang EE、Diffo JL、Pike BL、Rosenthal BM、Formenty P、Boesch C、Ayala FJ、Wolfe ND (2009 年 9 月)。「悪性マラリアの起源」。米国 科学アカデミー紀要。106 ( 35): 14902–7。Bibcode :2009PNAS..10614902R。doi : 10.1073 / pnas.0907740106。PMC 2720412。PMID 19666593。
- ^ Mok S, Ashley EA, Ferreira PE, Zhu L, Lin Z, Yeo T, et al. (2015年1月). 「薬剤耐性。ヒトマラリア原虫の集団トランスクリプトミクスによりアルテミシニン耐性のメカニズムが明らかに」. Science . 347 (6220): 431–5. Bibcode :2015Sci...347..431M. doi :10.1126/science.1260403. PMC 5642863. PMID 25502316 .
- ^ abcd Page, Tessa M.; Lawley, Jonathan W. (2022). 「次世代はここにいる：海洋生態学におけるトランスクリプトミクスアプローチのレビュー」。Frontiers in Marine Science . 9 . doi : 10.3389/fmars.2022.757921 . hdl : 10072/428702 . ISSN 2296-7745.
- ^ Verbruggen N、 Hermans C、Schat H (2009 年 3 月)。「植物における金属過剰蓄積の分子メカニズム」(PDF)。The New Phytologist。181 ( 4): 759–76。doi : 10.1111 /j.1469-8137.2008.02748.x。PMID 19192189 。
- ^ Li Z、Zhang Z、Yan P、Huang S、Fei Z、Lin K (2011 年 11 月)。「RNA-Seq はキュウリゲノムのタンパク質コード遺伝子のアノテーションを改善します」 。BMC Genomics。12 : 540。doi : 10.1186 / 1471-2164-12-540。PMC 3219749。PMID 22047402。
- ^ Hobbs M、Pavasovic A、King AG、Prentis PJ、Eldridge MD、Chen Z、Colgan DJ、Polkinghorne A、Wilkins MR、Flanagan C、Gillett A、Hanger J、Johnson RN、Timms P (2014 年 9 月)。「コアラ (Phascolarctos cinereus) のトランスクリプトーム リソース: コアラ レトロウイルスの転写と配列多様性に関する洞察」。BMC Genomics。15 ( 1 ) : 786。doi : 10.1186 / 1471-2164-15-786。PMC 4247155。PMID 25214207。
- ^ Howe GT、Yu J、Knaus B、Cronn R、Kolpak S、Dolan P、Lorenz WW、Dean JF (2013 年 2 月)。「ダグラスファーの SNP リソース: de novo トランスクリプトームアセンブリと SNP 検出および検証」。BMC Genomics。14 : 137。doi : 10.1186 / 1471-2164-14-137。PMC 3673906。PMID 23445355 。
- ^ McGrath LL、Vollmer SV、Kaluziak ST 、 Ayers J (2016 年 1 月)。「ロブスター Homarus americanus の De novo トランスクリプトームアセンブリと神経系組織間の差次的遺伝子発現の特徴付け」 。BMC Genomics。17 : 63。doi : 10.1186 / s12864-016-2373-3。PMC 4715275。PMID 26772543。
- ^ Noller HF (1991). 「リボソームRNAと翻訳」. Annual Review of Biochemistry . 60 : 191–227. doi :10.1146/annurev.bi.60.070191.001203. PMID 1883196.
- ^ Christov CP、Gardiner TJ、Szüts D、 Krude T (2006 年 9 月)。「ヒト染色体 DNA 複製における非コード Y RNA の機能要件」。分子細胞生物学。26 (18): 6993–7004。doi : 10.1128/MCB.01060-06。PMC 1592862。PMID 16943439。
- ^ Kishore S, Stamm S (2006年1月). 「snoRNA HBII-52はセロトニン受容体2Cの選択的スプライシングを制御する」. Science . 311 (5758): 230–2. Bibcode :2006Sci...311..230K. doi : 10.1126/science.1118265. PMID 16357227. S2CID 44527461 .
- ^ Hüttenhofer A、 Schattner P、Polacek N (2005 年 5 月)。「非コード RNA: 希望か誇大広告か?」。Trends in Genetics 21 ( 5): 289–97。doi :10.1016/j.tig.2005.03.007。PMID 15851066 。
- ^ Esteller M (2011年11月). 「ヒト疾患における非コードRNA」. Nature Reviews Genetics . 12 (12): 861–74. doi :10.1038/nrg3074. PMID 22094949. S2CID 13036469.
- ^ 「Gene Expression Omnibus」www.ncbi.nlm.nih.gov . 2018年3月26日閲覧。
- ^ ab Brazma A, Hingamp P, Quackenbush J, Sherlock G, Spellman P, Stoeckert C, Aach J, Ansorge W, Ball CA, Causton HC, Gaasterland T, Glenisson P, Holstege FC, Kim IF, Markowitz V, Matese JC, Parkinson H, Robinson A, Sarkans U, Schulze-Kremer S, Stewart J, Taylor R, Vilo J, Vingron M (2001 年 12 月). 「マイクロアレイ実験に関する最小限の情報 (MIAME) - マイクロアレイ データの標準に向けて」. Nature Genetics . 29 (4): 365–71. doi : 10.1038/ng1201-365 . PMID 11726920. S2CID 6994467.
- ^ ab Brazma A (2009 年 5 月). 「マイクロアレイ実験に関する最小限の情報 (MIAME) - 成功、失敗、課題」. TheScientificWorldJournal . 9 : 420–3. doi : 10.1100/tsw.2009.57 . PMC 5823224. PMID 19484163.
- ^ コレスニコフ N、ヘイスティングス E、キーズ M、メルニチュク O、タン YA、ウィリアムズ E、ディラグ M、クルバトワ N、ブランディジ M、バーデット T、メギー K、ピリチェバ E、ルスティチ G、チホノフ A、パーキンソン H、ペトリザック R、サルカンスU、ブラズマ A (2015 年 1 月)。 「ArrayExpress の更新 - データ送信の簡素化」。核酸研究。43 (データベースの問題): D1113–6。土井：10.1093/nar/gku1057。PMC 4383899。PMID 25361974。
- ^ Petryszak R, Keays M, Tang YA, Fonseca NA, Barrera E, Burdett T, Füllgrabe A, Fuentes AM, Jupp S, Koskinen S, Mannion O, Huerta L, Megy K, Snow C, Williams E, Barzine M, Hastings E, Weisser H, Wright J, Jaiswal P, Huber W, Choudhary J, Parkinson HE, Brazma A (2016 年 1 月). 「Expression Atlas アップデート - ヒト、動物、植物における遺伝子およびタンパク質発現の統合データベース」. Nucleic Acids Research . 44 (D1): D746–52. doi :10.1093/nar/gkv1045. PMC 4702781. PMID 26481351 .
- ^ Hruz T、Laule O、Szabo G、Wessendorp F、Bleuler S、Oertle L、Widmayer P、Gruissem W、Zimmermann P (2008)。「Genevestigator v3: トランスクリプトームのメタ分析のための参照発現データベース」。Advances in Bioinformatics。2008 : 420747。doi : 10.1155 / 2008 / 420747。PMC 2777001。PMID 19956698。
- ^ Mitsuhashi N, Fujieda K, Tamura T, Kawamoto S, Takagi T, Okubo K (2009年1月). 「BodyParts3D: 解剖学的概念のための3D構造データベース」. Nucleic Acids Research . 37 (データベース号): D782–5. doi :10.1093/nar/gkn613. PMC 2686534. PMID 18835852 .
- ^ Zhao Y, Li H, Fang S, Kang Y, Wu W, Hao Y, Li Z, Bu D, Sun N, Zhang MQ, Chen R (2016 年 1 月). 「NONCODE 2016: 長い非コード RNA の有益で価値あるデータ ソース」. Nucleic Acids Research . 44 (D1): D203–8. doi :10.1093/nar/gkv1252. PMC 4702886. PMID 26586799 .
注記
- ^ 分子生物学において、 ハイブリダイゼーションとは、一本鎖のデオキシリボ核酸 ( DNA ) またはリボ核酸 ( RNA ) 分子が 相補的な DNA または RNA に アニールする現象である。
- ^ 1ピコリットルは水滴の約3000万分の1の大きさです。
さらに読む
- Lowe R、Shirley N、Bleackley M、Dolan S、Shafee T (2017 年 5 月)。「トランスクリプトミクス技術」。PLOS Computational Biology。13 ( 5 ) : e1005457。Bibcode : 2017PLSCB..13E5457L。doi : 10.1371 /journal.pcbi.1005457。PMC 5436640。PMID 28545146。
- 生命科学のリファレンスモジュールにおける比較トランスクリプトミクス分析
- トランスクリプトミクスで使用されるソフトウェア:
- カフスボタン
- カリスト
- トップハット