跟着Nature和Science学转录组定量分析：原理、应用与实践

在现代生物信息学研究中，转录组定量分析是理解基因表达水平和调控机制的重要工具。随着RNA-seq技术的普及，如何准确量化基因和转录本的表达量成为研究的核心问题之一。而转录组定量工具又分为基于比对的和不需要比对两种。我们先跟大家一起学习基于比对的定量工具。RSEM（RNA-Seq by Expectation-Maximization）就是其中一款，因其高精度和灵活性而被广泛应用于转录组数据分析中。本文将从RSEM的基本原理、功能特点及其在实际研究中的应用案例出发，为大家提供一个全面的介绍。

基本原理

RSEM是一种基于最大期望（EM）算法的定量分析工具，用于从RNA-seq数据中准确估计基因和转录本的表达量。其核心思想是通过建立转录本与测序读取之间的映射关系，利用统计模型和EM算法对表达量进行优化计算。相较于传统的计数方法，RSEM能够更准确地处理多基因或异构体的表达估算问题，尤其适用于测序深度较低或样本复杂的情况。

功能特点

1. 1. 高精度：RSEM通过考虑多基因表达和测序偏差，提供了比传统计数方法更高的表达量估算精度。
2. 2. 灵活性：支持单端和双端测序数据，同时兼容多种比对工具（如Bowtie、STAR等），并提供丰富的输出选项。
3. 3. 无参考基因组依赖：即使没有参考基因组，RSEM也能通过de novo转录组组装实现定量分析。
4. 4. 可视化功能：RSEM附带了多种可视化工具，如rsem-bam2wig和rsem-plot-model，便于用户直观地分析结果。

Galaxy平台上的RSEM应用

Galaxy是一个集成化的生物信息学平台，为非编程背景的用户提供了便捷的生物数据分析工具。在Galaxy中，RSEM被整合为一个流程化的分析模块，用户只需上传测序数据和参考基因组即可完成定量分析。其优势在于：

• • 简化操作流程：无需手动编写脚本，用户只需点击几下鼠标即可完成定量分析。
• • 集成性强：支持与其他下游分析工具（如差异表达分析）无缝衔接。
• • 易于学习：Galaxy平台提供了详细的教程和实例，适合初学者快速上手。

应用实例

Nature实例

标题：Systematic assessment of long-read RNA-seq methods for transcript identification and quantification 内容：这篇文章是关于长读长 RNA 测序（lrRNA-seq）方法的系统评估，LRGASP 联盟生成大量长读长序列，通过多种指标评估了其在转录本识别、定量和新转录本检测方面的性能，发现不同工具和数据集表现差异大，RSEM 在定量方面表现较好，长读长转录本模型预测新转录本准确性较高。

Science实例

标题：NanoSINC-seq dissects the isoform diversity in subcellular compartments of single cells 内容：通过对人类肺发育过程中的单细胞转录组分析，利用 RSEM 等工具对 RNA 测序数据进行定量分析，描绘了人类肺发育的单细胞转录组图谱，明确了保守和阶段特异性的发育程序，揭示了肺细胞的分化轨迹和关键调控基因。

总结

RSEM作为一种基于比对的转录组定量分析工具，凭借其高精度、灵活性和易用性，在生物信息学领域得到了广泛应用。无论是有参考基因组还是无参考基因组的情况，RSEM都能提供可靠的定量结果。此外，Galaxy平台的集成化应用进一步降低了用户的操作门槛，使得更多非编程背景的研究者也能轻松上手。未来，随着测序技术的发展和算法的优化，RSEM将继续在转录组研究中发挥重要作用。