Suppr超能文献

Transipedia.org:基于 k-mer 的大型 RNA 测序数据集探索及其在癌症数据中的应用。

Transipedia.org: k-mer-based exploration of large RNA sequencing datasets and application to cancer data.

机构信息

IRMB, INSERM U1183, Hopital Saint-Eloi, Universite de Montpellier, Montpellier, France.

CRCT, Inserm, CNRS, Université Toulouse III-Paul Sabatier, Centre de Recherches en Cancérologie de Toulouse, Toulouse, France.

出版信息

Genome Biol. 2024 Oct 10;25(1):266. doi: 10.1186/s13059-024-03413-5.

Abstract

Indexing techniques relying on k-mers have proven effective in searching for RNA sequences across thousands of RNA-seq libraries, but without enabling direct RNA quantification. We show here that arbitrary RNA sequences can be quantified in seconds through their decomposition into k-mers, with a precision akin to that of conventional RNA quantification methods. Using an index of the Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) collection consisting of 1019 RNA-seq samples, we show that k-mer indexing offers a powerful means to reveal non-reference sequences, and variant RNAs induced by specific gene alterations, for instance in splicing factors.

摘要

基于 k-mer 的索引技术已被证明在搜索数千个 RNA-seq 文库中的 RNA 序列方面非常有效,但无法直接进行 RNA 定量。我们在这里展示,通过将任意 RNA 序列分解为 k-mer,可以在几秒钟内对其进行定量,其精度与传统的 RNA 定量方法相当。使用包含 1019 个 RNA-seq 样本的癌症细胞系百科全书(CCLE)集合的索引,我们表明 k-mer 索引提供了一种强大的方法来揭示非参考序列,以及由特定基因改变诱导的变体 RNA,例如剪接因子。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/e5d5/11468207/10ce837ec1ff/13059_2024_3413_Fig1_HTML.jpg

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