論文閱讀:Optimizing and benchmarking de novo transcriptome sequencing: from library preparation to assembly evaluation

RNAseq的分析目前已經非常火紅的工具,相對於非模式生物的研究,要從頭把reference genome組起來,不如只接從transcriptome做起,在經費有限下是不錯的選擇,而如何最佳化這樣的分析是此論文的重點。

此篇論文主要有使用的分析軟體有:eggNOC、Trinity、SOAPdenovo-trans,其主要是分析蜥蜴胚胎(Madagascar ground gecko)三個發育時期的轉錄體,為了提高其在de novo assembled transcript sequences的完整性,其使用vertebrate one-to-one orthologs來作為reference。

其方法是基於調整RNA library、read lengths和insert sizes,加上使用有233個同源基因的對照組(one-to-one orthologs 來自29種species),最後使用CEGMA和BUSCO來執行completeness assessment,展現了此分析方式有效地提升的精準度。

螢幕快照 2016-01-10 上午11.54.56螢幕快照 2016-01-10 上午11.55.21

Hara Y, Tatsumi K, Yoshida M, Kajikawa E, Kiyonari H, Kuraku S. (2015) Optimizing and benchmarking de novo transcriptome sequencing: from library preparation to assembly evaluation. BMC Genomics 16(1):977. [article]

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