Research press release

優れた転写物解析プログラムの比較

Nature Methods

Comparing the best programs for transcript analysis

細胞の全RNAの配列解読データを解析するさまざまな電算ツールを比較した2つの関連研究が、今週オンライン版に掲載される。1体の生物のDNAは全ての細胞で共通であるが、ゲノムから転写されてRNAを生ずる配列は細胞の種類ごとに異なる。細胞のさまざまな機能は主としてこの多様性が生み出しており、これを理解することは重要である。

1細胞の全RNA、すなわちトランスクリプトームのRNA-seqという方法による高処理能の配列解読は、多くの遺伝子の役割の解明に寄与してきたが、75塩基対という短い読み取り配列から全長が数千塩基にも及ぶことが多い転写物のすべてを再構築することは、高度な電算ツールを必要とする困難な作業である。

Paul Bertoneたちを中心とする共同研究チームは、RNA-seqの解析作業で重要な2つの工程を実行する能力に関して、20種類を超える最先端の電算的トランスクリプトーム解析法を比較している。一方の論文では、どのツールが標準ゲノムへの配列のマッピングを最も的確に行うかを調べ、もう一方の論文では、マッピングされた配列から転写物を再構築するツールを検討している。いずれの論文も現在の電算ツールの強みを明らかにしているが、弱点および改善を要する部分も浮かび上がっている。例えば、転写物再構築ツールの多くは転写物の部分的配列の再組み立てを的確に行ったが、全RNAを正確に再現することができるものはなかった。研究チームは、将来のツールのベンチマーク比較に有用と考えられる評価法を示している。

Different computational tools for analysing sequencing data from a cell’s entire repertoire of RNA are compared in two related studies published online this week in Nature Methods. While the DNA of every cell in an organism is the same, the parts of the genome that are transcribed into RNA differ between cell types. This diversity is largely responsible for cells' different functions and is therefore important to understand.

High throughput sequencing of all of a cell’s RNA, called transcriptomes, using a method known as RNA-seq, has been instrumental in understanding the role of many genes, but reconstructing entire transcripts, often many kilobases in length, from short 75 base pair sequence reads is a challenge requiring advanced computational tools.

A consortium led by Paul Bertone and colleagues compared over twenty state-of-the-art computational methods for transcriptome analysis for their abilities to carry out two important steps in the RNA-seq analysis process: the first paper investigates which tool best maps stretches of sequence to a reference genome, and the other paper looks at tools to reconstruct transcripts from those mapped sequences. Both papers highlight the strength of current computational tools but also the weaknesses and areas in need of improvement. Most of the transcript reconstruction tools, for example, performed well in reassembling parts of a transcript, but none could accurately recapitulate the entire RNA. The authors provide metrics that will be helpful for benchmarking future tools.

doi: 10.1038/nmeth.2714

doi:10.1038/nmeth.2722

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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