F1000Research

Phân tích RNA-seq trong các nghiên cứu transcriptome được sử dụng rộng rãi để đặc trưng hóa bản sao của tế bào. Nhiều nghiên cứu transcriptomic nhằm mục đích so sánh các mức độ phong phú hoặc thành phần transcriptome giữa các điều kiện nhất định, và bước đầu tiên là sử dụng các đọc sequencer như cơ sở cho việc đo lường độ phong phú của các đặc điểm transcriptome có liên quan, chẳng hạn như gen hoặc bản sao. Nhiều phương pháp đo lường khác nhau đã được đề xuất, từ việc đơn giản là đếm các đọc trùng lặp với các vùng gen cụ thể đến ước lượng phức tạp hơn về độ phong phú dưới nền tảng của các transcript. Trong bài báo này, chúng tôi cho thấy rằng các ước lượng độ phong phú cấp độ gen và suy diễn thống kê mang lại lợi thế so với phân tích cấp độ transcript, xét về hiệu suất và khả năng giải thích. Chúng tôi cũng minh họa rằng trong khi sự hiện diện của việc sử dụng isoform khác nhau có thể dẫn đến tỷ lệ phát hiện giả dương phóng đại trong các phân tích biểu hiện khác biệt trên các ma trận đếm đơn giản và ước lượng độ phong phú cấp độ transcript cải thiện hiệu suất trong dữ liệu mô phỏng, sự khác biệt tương đối không đáng kể trong một số bộ dữ liệu thực tế. Cuối cùng, chúng tôi cung cấp một gói R (tximport) để giúp người dùng tích hợp các ước lượng độ phong phú cấp độ transcript từ các quy trình đo lường phổ biến vào các động cơ suy diễn thống kê dựa trên đếm.

Phân tích trình tự DNA thường liên quan đến việc lập bản đồ các đọc (reads) tới chỉ một bộ gen tham chiếu. Tuy nhiên, việc lập bản đồ tới nhiều bộ gen là cần thiết khi bộ gen nguồn cần được xác nhận. Việc lập bản đồ tới nhiều bộ gen cũng được khuyến nghị để phát hiện ô nhiễm hoặc nhận diện sự hoán đổi mẫu, điều này nếu không được phát hiện có thể dẫn đến những kết luận thí nghiệm sai lầm. Do đó, chúng tôi giới thiệu FastQ Screen, một công cụ để xác thực nguồn gốc của các mẫu DNA bằng cách định lượng tỷ lệ các đọc (reads) lập bản đồ tới một bảng các bộ gen tham chiếu. FastQ Screen được dự định sử dụng thường xuyên như một biện pháp kiểm soát chất lượng và để phân tích các mẫu mà nguồn gốc DNA không chắc chắn hoặc có nhiều nguồn khác nhau.

U nội mạc tử cung là một rối loạn lành tính của tử cung, trong đó các tuyến và mô đệm nội mạc được chứng minh bệnh lý trong cơ tử cung. Đây được coi là một thực thể cụ thể trong phân loại PALM-COEIN FIGO (polyp; u nội mạc tử cung; u xơ tử cung; ung thư và tăng sinh; rối loạn đông máu; rối loạn rụng trứng; nội mạc tử cung; do y học; và chưa được phân loại – Liên đoàn Quốc tế về Sản phụ khoa và Sản khoa) về nguyên nhân gây chảy máu tử cung bất thường (AUB). Mặc dù từ trước đến nay luôn được coi là tình trạng kinh điển của những phụ nữ đã sinh đẻ trên 40 tuổi có triệu chứng đau và chảy máu kinh nguyệt nhiều, được chẩn đoán khi phẫu thuật cắt bỏ tử cung, nhưng tình hình dịch tễ học đã hoàn toàn thay đổi. U nội mạc tử cung ngày càng được phát hiện ở những phụ nữ trẻ có triệu chứng đau, AUB, vô sinh, hoặc không có triệu chứng qua việc sử dụng các kỹ thuật hình ảnh như siêu âm qua âm đạo và cộng hưởng từ. Tuy nhiên, chưa có sự đồng thuận về định nghĩa và phân loại tổn thương u nội mạc từ góc độ mô bệnh học và hình ảnh, và việc chẩn đoán vẫn còn khó khăn và mơ hồ. Một hệ thống báo cáo đồng nhất và chia sẻ cần được thực hiện để cải thiện sự hiểu biết của chúng ta về các đặc điểm hình ảnh, mối quan hệ của chúng với các lý thuyết bệnh sinh, và tầm quan trọng của chúng về mặt triệu chứng lâm sàng và phản ứng với điều trị. Thực tế, cơ chế bệnh sinh của u nội mạc vẫn mơ hồ và không có lý thuyết nào có thể giải thích tất cả các kiểu hình khác nhau của bệnh. Hơn nữa, u nội mạc thường đồng xuất hiện với các tình trạng sản phụ khoa khác, như lạc nội mạc tử cung và u xơ tử cung, làm gia tăng tính không đồng nhất của dữ liệu có sẵn. Việc điều trị yêu cầu một kế hoạch quản lý suốt đời, vì căn bệnh này có ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng cuộc sống về mặt triệu chứng kinh nguyệt, khả năng sinh sản và kết quả thai kỳ, và có nguy cơ cao về sẩy thai và các biến chứng sản khoa.

Một dòng Escherichia coli gây bệnh ngoài ruột (ExPEC) có tên là kiểu trình tự (ST) 131, chịu trách nhiệm cho hàng triệu ca nhiễm kháng sinh toàn cầu mỗi năm. Sinh thái quần thể chỉ ra rằng ST131 bao gồm các nhánh khác nhau (tức là A, B và C); tuy nhiên, nhánh C hiện đang chiếm ưu thế nhất toàn cầu. Một nhánh phụ của ST131, được gọi là C1-M27, đang nổi lên ở Nhật Bản và chịu trách nhiệm cho sự gia tăng gần đây của ExPEC kháng đa thuốc (AMR) tại quốc gia này. Việc tuần tự tiếp thu một số gen virulence và AMR liên quan đến các yếu tố di truyền di động trong khoảng thời gian từ những năm 1960 đến 1980 đã chuẩn bị cho nhánh C (cùng với các nhánh phụ C1 và C2) có được thành công trong những năm 1990 đến 2000. Các plasmid IncF với các nguyên liệu di truyền F1:A2:B20 và F2:A1:B đã định hình sự phát triển của các nhánh phụ C1 và C2. Có thể rằng ST131 là một chuyên gia chủ với các hồ sơ gen phụ khác nhau. Các đột biến bù trong bộ gen cốt lõi của dòng này đã bù đắp cho chi phí sinh lý liên quan đến các plasmid IncF. Nhánh C của ST131 đã thay đổi đáng kể cấu trúc quần thể của ExPEC, nhưng vẫn chưa rõ những đặc điểm nào của nhánh này đã dẫn đến một trong những thành công chưa từng có về AMR trong những năm 2000.

Khả năng phân tích dữ liệu RNA-sequencing một cách dễ dàng và hiệu quả là một điểm mạnh chính của dự án Bioconductor. Bắt đầu với số liệu được tổng hợp ở cấp độ gene, một phân tích điển hình bao gồm xử lý trước, phân tích dữ liệu khám phá, thử nghiệm biểu hiện khác biệt và phân tích lộ trình, với các kết quả thu được sẽ thông báo cho các thí nghiệm và nghiên cứu xác thực trong tương lai. Trong bài viết luồng công việc này, chúng tôi phân tích dữ liệu RNA-sequencing từ tuyến vú của chuột, chứng minh việc sử dụng gói phần mềm phổ biến edgeR để nhập, tổ chức, lọc và chuẩn hóa dữ liệu, tiếp theo là gói limma với phương pháp voom, mô hình hồi quy tuyến tính và điều chỉnh Bayes thực nghiệm để đánh giá biểu hiện khác biệt và thực hiện kiểm tra bộ gene. Đường ống này còn được cải thiện thêm bởi gói Glimma cho phép khám phá kết quả một cách tương tác để người dùng có thể xem xét các mẫu và gene riêng lẻ. Phân tích hoàn chỉnh được cung cấp bởi ba gói này làm nổi bật sự dễ dàng mà các nhà nghiên cứu có thể biến đổi các số liệu thô từ một thí nghiệm RNA-sequencing thành những hiểu biết sinh học thông qua việc sử dụng Bioconductor.