为什么circrna芯片比rna-seq更适合于circrna的表达分析?

rna-seq检测circrna表达面临很多挑战。circrna在细胞内含量极低,约占线性rna的5~10%(图1a),而测序能获得的作为鉴定circrna的反向剪切位点reads的数据量则更低。(图1b)。事实上,在circrna研究案例中即使提高测序深度及数据量,检测到的circrna 反向剪切位点序列(junction reads)也微乎其微(图1c)。

  尽管测序获得的少量circrna 反向剪切环化位点序列可以用于circrna的鉴定,但远远低于对circrna进行准确定量的数据量要求。对于表达差异的分析,至少需要几百个count才能满足定量误差小于20%(图2a)[2]。对一个典型的30m reads的rna测序,只有不到5%的circrna的检测值分布在可靠定量范围内(图2 b)。换句话说,大于 95%circrna不能准确量化。另一方面,芯片检测精度不受转录本表达含量低的影响(图2c)[3],更适用于circrna的表达研究。

图1(a)相比于mrna, circrna以及cirrna junctions的丰度非常低。(b) circular junction 序列仅占整个circrna转录本的很小一部分(c) 以hsa_circ_0054254 为例展示不同组织样本中测序检测到cirrna junctions的数目. rybak2015,  salzman2013



图2.(a)测序数据量与定量准确性的关系图 (b)可靠定量转录本的比例与测序深度关系图(c)测序和芯片检测转录本表达与错误率关系图,芯片准确度受表达丰度影响更小。


一般的rna测序适用于对mrna的检测,但不适合circrna的表达谱研究(表1),circrna 测序数据的分析需要序列比对、组装、特殊的算法进行数据库的分析,这些复杂的数据处理过程降低了数据的准确度、可靠性和可重复性。

arraystar circrna芯片使用针对circrna junction 区域设计探针,通过去除线性转录本对circrna进行富集,准确灵敏地捕获并定量circrna。芯片杂交信号不受其他高峰度转录本的影响,单个细胞单拷贝的circrna也能被检测。


综上,与测序相比,芯片是更加高效、简洁、准确的circrna表达谱研究工具(表1)。arraystar circrna 芯片包含丰富的circrna指标,完善的分析和详细的注释,更适合于客户进行circrna研究。


表1. arraystar circrna microarrays vs. rna-seq

arraystar circrna microarrays  rna-seq
灵敏度高:可检测单细胞单拷贝的低表达 大部分circrna的junction 序列数据量太少,不能准确定量circrna表达,增加测序深度将大大提高测序成本。
准确性高:circrna junction-specific 芯片探针保证检测的可信度 缺乏成熟的circrna比对算法,准确性低、可靠性低
注释全面:芯片收录了完善的circrna检测指标并提供充分的circrna生物学功能注释 测序获得的circrna 注释信息有一定局限性,数据库中没有收录的指标缺乏额外注释信息。
芯片对计算机的依赖性低 测序需要计算机具有大于1000x的数据储存

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