생물정보학에서 사용하는 유전자 발현을 탐색하는 기법.

  • RNA-seq은 Transcriptome을 분석함에 있어서 필수적이다.

Transcriptome은 단백질체 연구와 함께 유전자의 기능, 발현조절의 기각, alternative splicing, 특정 시료 간의 비교를 통한 유전자 발현의 정량적 변화를 측정하여 질병 기전 들을 이해하는데 크게 기여한다.

summary

RNA-seq은 mRNA를 cDNA로 만든 후 NGS를 이용하여 시료에 존재하는 모든 염기 서열을 분석하는 방법으로 직접적으로 발현된 RNA의 서열 정보를 제공하므로 알려지지 않은 유전자들이나 새로운 전사산물 이종 분석에 있어서 필수적이다.

분석과정은 위 그림과 같다.

RNA로부터 cDNA를 합성하는 과정을 제외하면 원리적으로 DNA 염기서열 분석(DNA-seq)과 같다.

  1. Sample에서 mRNA를 추출한다. RNA를 조각 내어 cDNA를 합성하거나 혹은 cDNA로 합성한 다음 조각 내어 양 말단에 서열 분석에 필요한 어뎁터를 붙여 라이브러리를 만든다.

  2. 고속 대량 서열분석을 수행하여, 많은 조각 서열(read)을 얻고, 정렬(Alignment) 과정을 거쳐 contig 서열 정보를 얻는다.

  3. 이 Contig 서열을 Reference 유전체 서열과 비교하여 mapping하게 된다. 이후 각종 Bioinformatics 도구들을 사용하여 alternative splicing, transriptional start site, 유전자 발현양의 정량적 비교 등을 수행한다.
  • 실습을 위해 Python으로 Linux 서버에 위치한 각 단계에 사용될 툴을 활용하여 파이프 라인을 작성했다.

Github: Pipeline

분석을 할 fastq 파일을 먼저 준비한 뒤

trimmomatic으로 조각 서열을 얻고 STAR을 활용하여 Alignment를 하였다. 최종적으로 얻은 BAM파일을 FeatureCounts로 발현량을 구했다.

DNA와 비교해서 RNA-seq이 중요한 이유.

  1. genome은 일정하지만 실험 조건은 유전자 발현에 영향을 매우 많이 미친다.

  2. 일부 분자의 특징들은 RNA 수준에서만 관찰할 수 있다.

  3. genome sequence로부터 transcript sequene를 예측하는 것은 어렵다.

  4. 단백질 서열에 명백한 영향을 미치지 않는 ‘regulatory’ mutation – mRNA의 발 현 양에 영향을 미친다.

  5. 체세포 mutation(종종 이형 접합체(heterozygous))을 코딩하는 단백질을 우선 하기 때문에

참고 : https://moneycant.tistory.com/101