来自清华大学国家实验室生物信息学研究部的研究人员发表了题为“Using non-uniform read distribution models to improve isoform expression inference in RNA-Seq”的最新研究论文，这篇文章解析了RNA深度测序分析方法，成果公布在生物信息学权威期刊《生物信息学》（Bioinformatics）上，并入选了Science Watch手机版网站的快速突破论文（Fast Breaking Papers）。
这项研究由清华大学张学工教授和汪小我博士等人完成，张学工教授任清华信息app与技术国家实验室生物信息学部主任，主要研究方向是生物信息学、计算功能基因组学与系统生物学，疾病基因组学等。
新一代测序技术又称作深度测序技术，主要特点是测序通量高，测序时间和成本显著下降，把这种高通量测序技术应用到RNA上，也就是将各种类型的转录本用深度测序技术进行高通量定量检测，统称作RNA-seq或RNA测序。随着新一代高通量DNA测序技术的快速发展，RNA测序(RNA-seq)已成为基因表达和转录组分析的重要手段。
RNA测序也是分析同一基因的基因亚型的有效方法，这种分析方法需要一些修订模型，尤其是当RNA序列数据不是均匀分布的时候，最新这篇文章中就提出了一种non-URD(N-URD)模型，可以用于推断亚型表达水平，研究人员通过一系列的系统模拟研究，证明了这种模型超越了原始模型，能恢复主要亚型，分析可变亚型的表达比率。
之后研究人员进一步在RNA测序数据库中应用了这一新模型，结果发现利用这一模型获得的可变亚型表达比率的推论分析更加合理，这些都说明了N-URD模型能提高RNA测序中亚型表达建模和推论的精确性。
近年来清华大学在RNA测序方面进行了许多深入的研究，比如其提出的分析方法和分析软件DEGseq就是国际上这一领域最早提出的此类分析方法之一，目前已被国内外很多实验室使用。
除了这一成果外，《生物信息学》近期还发表了另外一项miRNAs测序研究新成果：来自特拉维夫大学的研究人员开发了一种称为“miRNAkey”的软件，这种软件能在健康及疾病组织中搜寻microRNA，从而促进app家们对于深度测序数据的理解。
利用miRNAkey软件可快速准确地分析深度测序获得的数据，从而可更深入地了解疾病行为，并通过这些信息建立有潜力的个体化治疗方法，开发出特异靶向损伤细胞的药物。
著名的Illumina公司也提供有RNA测序相关服务，Genome Analyzer系列产品也可以用于RNA测序，目前可以提供小RNA大规模测序分析，捕获物种全基因组水平的miRNA图谱，实现包括新miRNA分子的挖掘，其作用靶基因的预测和鉴定、样品间差异表达分析、miRNAs聚类和表达谱分析等app应用。（来源：生物通 张迪）
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，须保留本网站注明的“来源”，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，请与我们接洽。