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DE-kupl:通过 k-mer 分解实现 RNA-seq 数据中生物变异的全面捕获。

DE-kupl: exhaustive capture of biological variation in RNA-seq data through k-mer decomposition.

机构信息

INSERM U1183 IRMB, Université de Montpellier, Hopital St Eloi, 80 avenue Augustin Fliche, Montpellier, 34295, France.

Institut de Biologie Computationnelle, Université Montpellier, Montpellier, France.

出版信息

Genome Biol. 2017 Dec 28;18(1):243. doi: 10.1186/s13059-017-1372-2.

Abstract

We introduce a k-mer-based computational protocol, DE-kupl, for capturing local RNA variation in a set of RNA-seq libraries, independently of a reference genome or transcriptome. DE-kupl extracts all k-mers with differential abundance directly from the raw data files. This enables the retrieval of virtually all variation present in an RNA-seq data set. This variation is subsequently assigned to biological events or entities such as differential long non-coding RNAs, splice and polyadenylation variants, introns, repeats, editing or mutation events, and exogenous RNA. Applying DE-kupl to human RNA-seq data sets identified multiple types of novel events, reproducibly across independent RNA-seq experiments.

摘要

我们介绍了一种基于 k-mer 的计算方案 DE-kupl,用于在一组 RNA-seq 文库中捕获局部 RNA 变异,而无需参考基因组或转录组。DE-kupl 从原始数据文件中直接提取具有差异丰度的所有 k-mer。这使得几乎可以检索到 RNA-seq 数据集中存在的所有变异。随后,这些变异被分配到生物事件或实体中,例如差异长非编码 RNA、剪接和多聚腺苷酸化变体、内含子、重复、编辑或突变事件以及外源性 RNA。将 DE-kupl 应用于人类 RNA-seq 数据集,在多个独立的 RNA-seq 实验中可重复鉴定多种类型的新型事件。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/b652/5747171/80202f9d40fb/13059_2017_1372_Fig1_HTML.jpg

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