Modeling non-uniformity in short-read rates in RNA-Seq data

doi:10.1186/gb-2010-11-5-r50

.2010;11（5）：R50。

doi:10.1186/gb-2010-11-5-r50。 Epub 2010年5月11日。

RNA-Seq数据中短读速率的非均匀性建模

李军（Jun Li）¹, 汇江, 王永雄

附属公司

PMID： 20459815
预防性维修识别码： PMC2898062型
内政部： 10.1186/gb-2010-11-5-r50

RNA-Seq数据中短读速率的非均匀性建模

李军（Jun Li）等。基因组生物学. 2010.

.2010;11（5）：R50。

doi:10.1186/gb-2010-11-5-r50。 Epub 2010年5月11日。

作者

李军（Jun Li）¹, 汇江, 王永雄

附属

¹斯坦福大学统计系，红杉厅，390 Serra Mall，Stanford，CA 94305，USA。junli07@stanford.edu

PMID： 20459815
预防性维修识别码： PMC2898062型
内政部： 10.1186/gb-2010-11-5-r50

摘要

映射后，RNA-Seq数据可以通过一系列读取计数进行汇总，这些读取计数通常被建模为每个转录本上具有恒定速率的泊松变量，这实际上与数据很不匹配。我们建议对不同位置使用可变速率，并提出两个模型来基于局部序列预测这些速率。这些模型解释了50%以上的变异，可以改进对Illumina和Applied Biosystems数据的基因和亚型表达的估计。

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数字

图1
**基因读取数阿波在Wold数据的不同组织中**. (一)大脑(b条)肝脏(**c（c）**)骨骼肌。每条垂直线代表从该位置开始的读取计数。灰色线是UTR区域的计数，再加上100 bp。在这里，内含子被删除，外显子连接成一个整体。只显示了一条基因链上的计数；另一条链上的计数在不同组织中显示出相似性。Nt：核苷酸。

图2
**不同数据集中泊松线性模型的系数**当我们将周围序列视为读取第一个核苷酸之前的40个核苷酸和之后的40个核酸时，八个子数据集中泊松线性模型的系数。位置-1、0、1分别表示read的第一个核苷酸之前的核苷酸、read的首个核苷酸和read的第二个核苷酸。核苷酸的颜色编码：红色，T；绿色，A；蓝色，C；黑色，G。核苷酸T（红色）的系数是基本水平，所以它们总是零。(一)沃尔德数据中的系数。子数据集的形状编码：矩形，大脑；三角形，肝脏；圆形，骨骼肌。(b条)伯格数据中的系数。子数据集的形状编码：矩形，组1；三角形，第2组；圆，第3组。(**c（c）**)Grimmond数据中的系数。子数据集的形状编码：矩形，EB；下面是如何读取这些系数的示例。在沃尔德大脑数据中，读取的第一个核苷酸（（a）中位置0处的蓝色矩形）中的C系数为0.82。这意味着如果核苷酸T被C取代，那么测序偏好将增加到*e（电子）*^0.82=2.27倍。Nt：核苷酸。

图3
**配件数量阿波基因**黑色垂直线表示沿阿波基因（UTR和另外100个核苷酸被截断）。(一)沃尔德大脑数据中的读取次数（真值）。这与图1a的中心部分（黑色垂直线）相同。(b条)使用泊松线性模型的拟合读数计数。我们使用前100个基因中的其他99个基因来训练线性模型，然后用它来预测阿波。此预测具有（交叉验证）*R（右）*²= 0.54. (**c（c）**)使用MART的拟合读数计数。我们使用前100个基因中的其他99个基因来训练MART，然后用它来预测阿波。此预测具有（交叉验证）*R（右）*²= 0.69.

图4
**的箱线图*R（右）*²世界大脑数据中的独特基因**根据RPKMs，我们将至少有一个读码的基因分为六组：<1、1-5、5-15、15-30、30-100和>100；每组分别包含4205、3320、2807、1330、1094和383个基因。请注意，在这些数据中，1 RPKM代表平均每核苷酸0.034读，RPKM>30的基因被认为是相对丰富的，RPKM<1的基因即使用于转录检测也不可靠[7]。

图5
**RefSeq基因的四种亚型*Clta公司*在鼠标中**。此图是使用CisGenome浏览器生成的[36]。顶部显示了小鼠4号染色体中的碱基位置和外显子的灰色块。底部显示四种亚型，外显子放大。第一种亚型的外显子1的尾部比其他三种亚型少6 bp。第二个亚型有7个外显子，而第三个亚型同时缺失了外显子5（54 bp）和外显子6（36 bp），第四个亚型缺失了外隐子6。

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