Transkriptomické technologie

Transkriptomické technologie jsou metody vyvinuté ke studiu transkriptomu (tj. souhrnu všech RNA transkriptů ) organismu .  Transkriptom zahrnuje všechny transkripty, které byly přítomny v buňce v době izolace RNA . Zkoumáním transkriptomu je možné určit, které buněčné procesy byly aktivní v konkrétním časovém okamžiku.

První pokusy o studium transkriptomu byly učiněny na počátku 90. let. S rozvojem nových technologií na konci 90. let se transkriptomika stala důležitou biologickou vědou. V současnosti existují dvě základní metody v transkriptomice: microarrays , které dokážou detekovat přítomnost a počet určitých transkriptů, a RNA sekvenování (RNA-Seq), které využívá metody sekvenování nové generace k získání sekvencí všech transkriptů. Se zdokonalováním technik se zvyšovalo množství dat získaných během jednoho transkriptomového experimentu. V důsledku toho se také vyvinuly techniky analýzy dat , které umožňují přesnou a účinnou analýzu rostoucího objemu dat. Databáze transkriptomů neustále rostou a stávají se pro výzkumníky stále užitečnějšími. To je způsobeno tím, že správná interpretace dat získaných během experimentu s transkriptomem je bez spoléhání se na předchozí studie prakticky nemožná.

Měření úrovně exprese určitých genů v buňkách různých tkání a za různých podmínek nebo v různých časových okamžicích poskytuje informace o regulačních mechanismech spojených s genovou expresí. Pomocí těchto dat lze určit funkce dříve neanotovaných Analýza transkriptomu odhaluje rozdíly v expresi určitých genů v různých organismech, což může být užitečné zejména pro pochopení molekulárního základu lidských nemocí .

Historie

První pokus získat část lidského transkriptomu byl učiněn v roce 1991; během této studie bylo z lidského mozku získáno 609 sekvencí mRNA [2] . V roce 2008 byly publikovány dva lidské transkriptomy skládající se z milionů sekvencí odvozených z transkriptů 16 000 genů [3] [4] . Do roku 2015 byly publikovány stovky lidských transkriptomů [5] [6] . Získávání transkriptomů od jedinců s konkrétním onemocněním, různými tkáněmi a dokonce i jednotlivými buňkami je v současné době rutinním postupem [6] [7] . Rychlý rozvoj transkriptomiky byl možný díky rychlému vývoji nových cenově výhodných technologií se zvýšenou citlivostí [8] [9] [10] [11] .

Před transkriptomikou

Studie jednotlivých transkriptů byly prováděny několik desetiletí předtím, než se transkriptomické metody staly veřejně dostupnými. Na konci 70. let byly získány knihovny RNA a převedeny na komplementární DNA ( cDNA ) pomocí reverzní transkriptázy pro motýla Antheraea polyphemus [12] . V 80. letech 20. století byly náhodné transkriptové sekvence generovány pomocí Sangerova sekvenování s nízkou propustností ; takto se objevily tzv. exprimované sekvence tagů ( anglicky  expressed sequence tags, EST ) [2] [13] [14] . Sangerovo sekvenování dominovalo až do příchodu vysoce výkonných sekvenačních technologií, jako je sekvenování po syntéze ( Solexa/Illumina ). EST se začal aktivně používat v 90. letech 20. století jako účinná metoda pro stanovení genového složení organismu bez sekvenování celého genomu [14] . Počet jednotlivých transkriptů byl hodnocen pomocí Northern blotů , reverzních northern blotů a reverzní transkripční kvantitativní PCR (RT - qPCR) [15] [16] . Tyto metody jsou však velmi časově náročné a pokrývají pouze nepatrný zlomek celého transkriptomu [11] .

První pokusy

Slovo transkriptom bylo zavedeno v 90. letech [  17] [18] . V roce 1995 se objevila první transkriptomická metoda založená na sekvenování - sériová analýza genové exprese ( anglicky serial analysis of gen expression (SAGE) ), která spočívala v Sangerově sekvenování spojených fragmentů náhodných transkriptů. Počet transkriptů byl odhadnut podle počtu shod s fragmenty známých genů [19] . Brzy se objevila varianta SAGE, využívající namísto Sangerových sekvenačních technologií sekvenování nové generace – digitální analýzu genové exprese ( angl. digital gene expression analysis ) [8] [20] . Tyto metody však byly téměř zcela nahrazeny vysoce výkonnými metodami sekvenování celého transkriptu, které poskytovaly další informace o transkriptu, například informace o variantách sestřihu [8] .   

Vývoj moderních metod

Srovnání moderních metod [21] [22] [9]
RNA-Seq Mikročipy
Výkon Od 1 dne do 1 týdne na experiment [9] 1–2 dny na experiment [9]
Požadované množství RNA Nízká ~ 1 ng celkové RNA [23] Vysoká ~ 1 μg RNA [24]
Intenzita práce Vysoká ( příprava vzorku a analýza dat) [9] [21] Nízká [9] [21]
Předchozí informace Není vyžadováno, ačkoli mít referenční genom /transkriptom zjednodušuje práci [21] K vytvoření sond je nutný referenční genom/transkriptom [21]
Přesnost kvantifikace ~ 90 % (omezeno pokrytím sekvencí) [25] > 90 % (omezeno přesností fluorescenční detekce ) [25]
Sekvenční rozlišení Dokáže detekovat jednonukleotidové polymorfismy a sestřihové varianty (omezeno přesností sekvenování (~ 99 %)) [25] Specializované mikročipy mohou detekovat sestřihové varianty (omezením je sondování a křížová hybridizace) [25]
Citlivost 1 přepis na milion (přibližně, limit je pokrytí sekvence) [25] 1 transkript na tisíc (přibližně, omezeno na fluorescenční detekci) [25]
Dynamický rozsah 100000 : 1 (omezeno pokrytím sekvence) [26] 1000 : 1 (omezeno saturací fluorescence) [26]
Technická reprodukovatelnost > 99 % [27] [28] > 99 % [29] [30]

Převládající moderní metody - microarrays a RNA-Seq - se objevily v polovině 90. a 20. století [8] [31] . V roce 1995 se objevily publikace o mikročipech, které měřily relativní množství určitých transkriptů jejich hybridizací s komplementárními sondami označenými na mikročipu [32] [33] . Metoda microarray umožnila současně studovat tisíce transkriptů a díky tomu umožnila snížit náklady na studium transkriptomu na gen a ušetřit úsilí [34] . Až do konce roku 2000 byly nejlepšími metodami pro transkripční profilování pole tečkovaných  oligonukleotidů a mikročipy Affymetrix s vysokou hustotou [11] [31] . Během tohoto období bylo vytvořeno mnoho čipů pokrývajících známé geny modelových a ekonomicky významných organismů. Vylepšení technologie microarray zvýšila specifičnost vzorků a počet genů, které lze analyzovat na jediném čipu. Díky novým metodám fluorescenční detekce bylo možné přesně určit přítomnost a množství rovnoměrných transkriptů syntetizovaných na nízké úrovni [33] [35] .

RNA-Seq zahrnuje sekvenování cDNA odpovídající transkriptům a počet jednotlivých fragmentů cDNA je určen počtem odpovídajících transkriptů. RNA-Seq byl značně ovlivněn vývojem metod sekvenování nové generace [8] [10] . Masivně paralelní sekvenování signatur (MPSS) bylo transkriptomickou metodou , která byla založena na tvorbě krátkých sekvencí o 16 až 20 párech bází (bp) v průběhu komplexní sekvence hybridizací [36•• ]  . V roce 2004 byla pomocí této metody hodnocena exprese 10 000 genů z Arabidopsis thaliana [ 37 ] . První práce o RNA-Seq byla zveřejněna v roce 2006. Během této studie byla pomocí technologie 454 Life Sciences určena sekvence sto tisíc přepisů [38] . Výsledné pokrytí bylo dostatečné pro odhad relativního počtu jednotlivých přepisů. Obliba RNA-Seq výrazně stoupla od roku 2008, kdy technologie Illumina/Solexa umožnily sekvenování jedné miliardy transkriptů [4] [9] [39] [40] . S těmito daty je nyní možné kvantifikovat a porovnávat transkriptomy od různých jedinců [4] .

Získávání dat

Údaje o transkriptech lze získat dvěma zásadně odlišnými způsoby: sekvenováním jednotlivých transkriptů (EST nebo RNA-Seq) nebo hybridizací transkriptů na uspořádaném čipu nukleotidových sekvencí (mikročip) [21] .

Izolace RNA

U všech transkriptomických metod je nutné izolovat RNA ze studovaného organismu. Navzdory obrovské rozmanitosti biologických systémů je postup izolace RNA ve všech případech přibližně stejný. Zahrnuje destrukci buněk a tkání, destrukci RNáz chaotropními solemi [ 41] , destrukci makromolekul a komplexů obsahujících nukleotidy , separaci RNA od nepotřebných biomolekul , včetně DNA, koncentraci RNA srážením ethanolem z roztoku a čištění pomocí speciálních kolon [41] [42] . Izolovaná RNA může být také dále ošetřena DNázou , aby se zničily zbytky DNA [43] . Obvykle je nutná koncentrace mRNA, protože 98 % izolované RNA je rRNA [44] . Koncentraci lze provést pomocí metod, které využívají přítomnost poly(A) ocasu na mRNA , nebo odstraněním rRNA pomocí specifických sond [45] . Výsledky experimentu mohou být ovlivněny narušenou RNA. Například, pokud je mRNA vybrána z poškozené RNA, pak vybrané molekuly mohou postrádat 5' konce a vést ke zkreslení dat. Aby se zabránilo degradaci RNA, vzorek se obvykle před izolací rychle zmrazí [42] .

Vyjádřené sekvenční značky

Exprimované sekvenční značky (EST) jsou krátké nukleotidové sekvence odvozené z celého transkriptu. Vzhledem k tomu, že EST lze získat bez jakékoli specifity, pokud jde o organismus, ze kterého je RNA izolována, lze je získat ze směsi organismů nebo vzorků životního prostředí [14] . Ačkoli se dnes nejběžněji používá vysoce výkonné sekvenování, knihovny byly hojně využívány při vývoji raných mikročipů. Například mikročip ječmene byl získán z 350 000 předem sekvenovaných EST [46] .

Sériová a cap analýza genové exprese (SAGE/CAGE)

Sériová analýza genové exprese je dalším vývojem technologie EST s větší produkcí značek. Umožňuje také určitou kvantitativní analýzu počtu přepisů. RNA je nejprve přeložena do cDNA, poté je štěpena na 11 nukleotidové dlouhé značky pomocí restrikčních enzymů, které zavádějí zlomy v určitých sekvencích DNA. Výsledné značky jsou ligovány od hlavy k patě do dlouhých fragmentů o délce více než 500 nukleotidů, které jsou sekvenovány pomocí metod s nízkou propustností, ale s dlouhým , jako je Sangerovo sekvenování. Dále jsou sekvence opět rozděleny na 11-nukleotidové kusy pomocí speciálních počítačových programů (dekonvoluce) [19] . Pokud není k dispozici referenční genom, pak lze výsledné značky přímo použít jako diagnostické markery, které se v případě onemocnění projevují jinak než u zdravého organismu [19] .

Genová exprese analýzy cap ( CAGE ) je  variantou SAGE, ve které se jako značky berou pouze 5'-koncové sekvence mRNA. Proto, když jsou značky zarovnány s referenčním genomem, mohou být identifikovány počáteční body genové transkripce. Tato metoda se aktivně používá pro analýzu promotorů a pro klonování cDNA plné délky [48] .

SAGE a CAGE poskytují informace o větším počtu genů než sekvenování jednotlivých EST, nicméně příprava vzorků a analýza dat u těchto metod jsou mnohem složitější [48] .

Mikročipy

Principy a výhody

Mikročip se skládá z krátkých oligonukleotidů (sond), které jsou připojeny k buňkám mřížky na skleněném substrátu [49] . Množství transkriptů se určuje na základě hybridizace fluorescenčně značených transkriptů s těmito sondami [50] . Intenzita fluorescence v každé buňce indikuje množství transkriptu, který hybridizuje s touto sondou [50] .

Pro vytvoření microarray je nutné znát alespoň částečně genom studovaného organismu, např. ve formě anotované sekvence nebo EST knihovny; to je nutné pro vytvoření vzorků [34] .

Metody

Mikročipy používané v transkriptomice lze rozdělit do dvou typů: bodové čipy s nízkou hustotou a čipy s krátkou sondou s vysokou hustotou [34] . Bodové čipy s nízkou hustotou jsou obvykle skleněnou podložkou, na kterou jsou naneseny pikolitrové kapky obsahující různé fragmenty purifikované cDNA [51] . Tyto sondy jsou delší než krátké čipy sondy a nemohou detekovat alternativní sestřihové události . Spot čipy používají dva typy fluoroforů , které se používají ke značení experimentálních a kontrolních vzorků, a relativní množství se vypočítává z intenzity fluorescence [52] . Čipy s vysokou hustotou používají pouze jednu fluorescenční značku a každý vzorek je hybridizován a detekován samostatně [53] . Čipy s vysokou hustotou byly distribuovány pomocí Affymetrix GeneChip. V těchto čipech každý transkript odpovídá několika 25nukleotidovým sondám [54] . NimbleGen vyrábí čipy s vysokou hustotou pomocí bezmaskové litografie , která umožnila získat čipy různých struktur. Jeden čip obsahuje stovky tisíc sond o délce od 45 do 85 nukleotidů, které hybridizují se vzorkem značeným jediným typem fluorescenční značky [55] .

RNA-Seq

Principy a výhody

RNA-Seq je kombinací vysoce výkonného sekvenování s výpočetními metodami pro hodnocení množství jednotlivých transkriptů v extraktu RNA [9] . Typicky se získají sekvence o přibližně 100 párech bází (bp), ale v závislosti na metodě sekvenování může být jejich délka od 30 bp. do 10 tisíc p. RNA-Seq poskytuje hluboké pokrytí transkriptomu mnoha krátkými fragmenty, díky čemuž je možné rekonstruovat původní transkripty pomocí výpočetních metod, zarovnáním čtení k referenčnímu genomu nebo k sobě navzájem ( de novo shromáždění ) [8] . Pomocí RNA-Seq je možné vypočítat množství jak početných, tak malých RNA, protože dynamický rozsah metody je 5 řádů. To je hlavní výhoda RNA-Seq oproti microarrays. Navíc RNA-Seq vyžaduje velmi málo RNA k testování ve srovnání s mikročipy – nanogramy versus mikrogramy. Díky tomu umožňuje RNA-Seq v kombinaci s lineární amplifikací cDNA studovat velmi malé buněčné struktury až po jednotlivé buňky [23] [56] . Teoreticky neexistuje horní limit kvantifikace v RNA-Seq a pro čtení 100 bp. hluk pozadí v neopakujících se oblastech je velmi nízký [9] .

Pomocí RNA-Seq můžete identifikovat geny v genomu nebo určit, které geny jsou v daném čase aktivní. Na základě počtu přečtení lze přesně určit relativní úroveň genové exprese. Metodika RNA-Seq se neustále zdokonaluje, a to především díky zdokonalování technologií sekvenování, které zvyšují propustnost a přesnost metody a také produkují delší a delší čtení [57] . Od prvních publikací v letech 2006 a 2008 [38] [58] byla RNA-Seq intenzivně zaváděna do výzkumu a do roku 2015 dohnána mikročipy a stala se tak druhou dominantní transkriptomickou metodou [59] .

Pokusy o získání transkriptomických dat pro jednotlivé buňky podnítily zdokonalení metod přípravy knihoven pro RNA-Seq, což významně zvýšilo citlivost technologie. V současné době byla získána řada jednobuněčných transkriptomů a dokonce se objevily metody RNA-Seq in situ , kdy byly jednobuněčné transkriptomy získány přímo ve fixovaných tkáních [60] .

Metody

RNA-Seq přišla spolu s rychlým vývojem několika vysoce výkonných metod sekvenování [61] . Fázi sekvenování izolovaných RNA však předchází několik fází přípravy vzorku, které se liší různými metodami. Metody se liší koncentrací transkriptu, fragmentací, amplifikací, metodou sekvenování (jednostranné nebo dvoustranné) a tím, zda jsou zachovány informace o původním řetězci [61] .

Citlivost RNA-Seq v konkrétním experimentu lze zvýšit koncentrací sledovaných tříd RNA a odstraněním zbytku. mRNA mohou být separovány pomocí oligonukleotidových sond, které se vážou na jejich poly(A) konce. Neinformativní a extrémně početné rRNA lze odstranit pomocí hybridizačních sond navržených speciálně pro rRNA daného taxonu (například savců nebo rostlin). Spolu s rRNA však tento přístup může odstranit i jiné RNA, což může zkreslit obraz experimentu. Malé RNA , jako jsou miRNA , lze izolovat na základě jejich velikosti z agarózového gelu po elektroforéze [62] .

Protože mRNA mají tendenci být delší než jednotlivá čtení ve většině vysoce výkonných sekvenačních technik, transkripty jsou obvykle před sekvenováním fragmentovány [63] . Metoda fragmentace je základem vytvoření knihovny pro sekvenování. Fragmentaci lze provést chemickou hydrolýzou , naprašováním, sonikací ( sonikace ) nebo reverzní transkripcí pomocí terminačních nukleotidů [63] . Kromě toho lze fragmentaci a značení cDNA provádět současně pomocí transpozáz [64] .

Během přípravy vzorku pro sekvenování mohou být fragmenty cDNA odpovídající transkriptům expandovány pomocí PCR , aby se zvýšil počet molekul obsahujících nezbytné 3'- a 5'-koncové adaptéry [65] . Před sekvenováním vzorků s velmi nízkým obsahem RNA je také vyžadován krok amplifikace. Spodní hranice množství RNA, které je vhodné pro sekvenování, je 50 pikogramů [66] . Pro hodnocení kvality knihovny a sekvenování ( složení GC , délka fragmentu, preference fragmentů s určitou pozicí v transkriptu) lze použít kontrolní RNA spikes v [67] . Unikátní molekulární identifikátory ( angl.  unique molecular identifiers, UMI ) jsou krátké náhodné sekvence, které se používají k individuálnímu značení fragmentů při přípravě knihovny tak, že po přidání identifikátoru je každý fragment jedinečný [68] . UMI lze použít k měření množství transkriptů v absolutním měřítku, aby se korigovalo zkreslení návrhu knihovny před amplifikací a aby se přesně odhadlo množství DNA v původním vzorku. UMI jsou zvláště užitečné pro jednotlivé buňky RNA-Seq, kde je počáteční množství RNA velmi malé a vyžaduje nespecifickou amplifikaci [69] [70] [71] .

Po přípravě vzorku mohou být molekuly transkriptu (přesněji jejich odpovídající cDNA) sekvenovány v jednom směru (čtení na jednom konci) nebo v obou směrech (čtení na konci páru). Jednokoncové sekvenování je obecně rychlejší a levnější a ve většině případů postačuje ke kvantifikaci hladin genové exprese. Sekvenování párového konce umožňuje přesnější zarovnání a sestavení , což je velmi důležité pro anotaci genu a popis izoforem transkriptu [9] . Metody RNA-Seq specifické pro řetězec uchovávají informace o řetězci DNA, ze kterého byl každý transkript přepsán. Bez této informace mohou být čtení zarovnána na lokus , avšak nebude jasné, kterým směrem je gen transkribován. Jednovláknová RNA-Seq je vhodná pro určení směru transkripce překrývajících se genů umístěných na různých vláknech, což umožňuje zpřesnit predikci genů v nemodelových organismech [72] .

Technologie sekvenování používané v RNA-Seq [73] [74]
Plošina Komerční vydání Typická délka čtení Maximální výkon na běh Přesnost jednoho čtení RNA-Seq běží v databázi NCBI SRA od října 2016. RNA-Seq běhy uložené v NCBI SRA (říjen 2016) [75]
454 Vědy o živé přírodě 2005 700 bp 0,7 miliardy bp 99,9 % 3548
Illumina 2006 50-300 bp 900 miliard bp 99,9 % 362903
Pevný 2008 50 str. 320 miliard p.o. 99,9 % 7032
Ion Torrent 2010 400 bp 30 miliard bp 98 % 1953
PacBio 2011 10 000 bp 2 miliardy bp 87 % 160

NCBI SRA - Národní centrum pro biotechnologie Information Sequence Read Archive USA )

Protože RNA-Seq v současné době zahrnuje translaci RNA na cDNA reverzní transkripcí, platformy pro následné sekvenování jsou stejné pro transkriptomická i genomická data. Z tohoto důvodu je vývoj RNA-Seq z velké části poháněn zlepšením technik sekvenování DNA [74] [76] [77] . Přímé sekvenování RNA pomocí nanopórů však získává na popularitě [78] [79] . Sekvenování nanoporů může detekovat modifikované báze v RNA , které nebylo možné detekovat sekvenováním cDNA, a tato metoda nevyžaduje amplifikaci, která přináší další zkreslení [10] [80] .

Citlivost a přesnost RNA-Seq je určena počtem čtení získaných z každého vzorku [81] [82] . Pro dostatečné pokrytí transkriptomu je potřeba hodně čtení, což umožňuje detekovat i malý počet přepisů. Další složitost vytváří fáze sekvenování, která poskytuje čtení omezené délky, různé přesnosti a kvality. Kromě toho mají organismy každého druhu různý počet genů, takže pro účinné sestavení transkriptomu pro každý druh je vyžadován jiný počet čtení. V raných fázích bylo toto množství stanoveno empiricky, ale s rozvojem technologie bylo možné předvídat požadované pokrytí pomocí výpočetních metod. Nejúčinnějším způsobem, jak zlepšit přesnost detekce diferenciální exprese málo exprimovaných genů, není zvýšit počet čtení, ale zvýšit počet kopií [83] . V současné době Encyclopedia of DNA Elements doporučuje 70násobné pokrytí exomu pro konvenční RNA-Seq a až 500násobné pokrytí pro vzácné transkripty a izoformy [84] [85] [86] .

Analýza dat

Transkriptomické metody umožňují paralelní experimenty s mnoha vzorky, proto je pro získání výsledků pomocí RNA-Seq i microarrays vyžadováno seriózní zpracování dat výpočetními metodami [87] [88] [89] [90] . Data mikročipu jsou obrázky s vysokým rozlišením , takže zpracování dat zahrnuje detekci vlastností [ cs a spektrální analýzu [91] .  Snímky Microarray mají velikost až 750 Mb , zatímco zpracovaná data mají velikost 60 Mb. Mnoho krátkých sond odpovídajících stejnému transkriptu může umožnit určit strukturu exon - intron genu, takže k určení spolehlivosti konečného signálu jsou zapotřebí statistické modely . Během experimentů RNA-Seq se získají miliardy krátkých sekvencí DNA, které musí být zarovnány s referenčním genomem , včetně milionů nebo miliard párů bází. Sestavení transkriptomu de novo vyžaduje konstrukci velmi složitých sekvenčních grafů [92] . Operace zpracování dat RNA-Seq vyžadují mnohonásobné opakování, takže pro ně může být výhodné paralelní počítání , nicméně s využitím moderních algoritmů lze zpracování dat jednoduchých transkriptomických experimentů, které nevyžadují sestavení de novo , provádět i na běžném osobním počítači [93] . Lidský transkriptom lze poměrně přesně sestavit z 300 milionů 100nukleotidových čtení získaných pomocí RNA-Seq [81] [82] . Uložení tohoto množství dat v komprimovaném formátu FASTQ vyžaduje 1,8 GB místa na disku na vzorek. Zpracované číselné hodnoty pro každý gen zabírají ještě méně paměti, srovnatelné se zpracovávanými daty z mikročipů. Sekvenční data mohou být uložena ve veřejných datech, jako je SRA ( sekvenční čtení archivu  ) [94] . Dataset RNA-Seq lze nahrát do databáze Gene Expression Omnibus [95] .  

Zpracování obrazu

Mikročipové zpracování obrazu musí udržovat pravidelnou mřížku obrazových a nezávisle kvantifikovat intenzitu fluorescence v každé buňce. Je také nutné identifikovat obrazové artefakty a vyloučit je z konečné analýzy. Intenzita fluorescence indikuje přítomnost každé sekvence, protože sekvence vzorku v každé buňce je známá [96] .

První kroky RNA-Seq také zahrnují podobné zpracování obrazu, ale převod obrázků na sekvenční data je prováděn automaticky speciálními programy. Výsledkem sekvenování syntézou pomocí technologie Illumina je soubor shluků umístěných na povrchu průtokové cely [97] . Během každého sekvenačního běhu je každá průtoková cela zobrazena až čtyřikrát, přičemž jeden běh obsahuje desítky nebo stovky cyklů. Shluky průtokových buněk jsou podobné mikročipovým skvrnám a musí být správně identifikovány na začátku sekvenování. Při pyrosekvenování ( Roche ) intenzita emitovaného světla odpovídá počtu identických nukleotidů v oblasti homopolymeru . Existuje mnoho variant těchto metod a každá zahrnuje použití různých chybových profilů pro výsledná data [98] .

Analýza dat RNA-Seq

Během experimentů RNA-Seq je získáno obrovské množství čtení, které je nutné zpracovat pro získání užitečných informací. Analýza dat obvykle zahrnuje použití kombinací různých bioinformatických programů, které musí být vybrány podle experimentu a cílů. Proces zpracování dat lze rozdělit do čtyř kroků: kontrola kvality, seřazení, kvantifikace a diferenciální vyjádření [99] . Nejoblíbenější programy pro zpracování dat RNA-Seq se spouštějí z příkazové řádky v prostředí Unix nebo R / Bioconductor [89] .

Kontrola kvality

Odečty nejsou bezchybné, proto je nutné určit přesnost čtení každé báze v posloupnosti. Kvalitně kontrolované čtení je zaručeno s vysokou přesností každé báze, jejich GC složení odpovídá očekávanému rozložení, nepřekračují krátké motivy a zřídka se vyskytují duplikace [82] . Existuje několik softwarů pro analýzu kvality, jako jsou FastQC a FaQC. Nekvalitní čtení se buď smaže nebo speciálním způsobem označí, což je zohledněno při dalším rozboru [100] [101] .

Zarovnání

Aby bylo možné přidružit přečtená čísla ke konkrétnímu genu, musí být údaje zarovnány s referenčním genomem nebo navzájem, pokud je referenční genom neznámý ( sestavení transkriptomu de novo ) [102] [103] . Hlavní požadavky, které musí programy zarovnání splňovat, jsou rychlost zarovnání miliard krátkých čtení v rozumném čase, určitá flexibilita pro detekci sestřihu eukaryotické mRNA a správný výběr umístění čtení odpovídajících několika místům v genomu. Programy jsou neustále vylepšovány v souladu s uvedenými požadavky a zvýšení délky čtení snižuje pravděpodobnost nejednoznačného zarovnání. Evropský bioinformatický institut (EBI) spravuje seznam aktuálně dostupných nástrojů pro sladění hodnot vysokokapacitního sekvenování [104] .

Zarovnání primárních eukaryotických transkriptů k referenčnímu genomu vyžaduje speciální zacházení s introny, které nejsou přítomny ve zralých mRNA [105] . Srovnávací programy pro krátké čtení mohou vytvořit speciální srovnání navržená speciálně pro identifikaci míst sestřihu na základě kanonických sekvencí místa sestřihu. Identifikace míst sestřihu zabraňuje jejich nesprávnému zarovnání nebo odmítnutí, což umožňuje více čtení zarovnat se s referenčním genomem a zvyšuje kvalitu kvantifikace genové exprese. Vzhledem k tomu , že genovou expresi lze regulovat na úrovni izoforem mRNA, uspořádání, která zohledňují sestřih, umožňují detekovat změny v množství určitých izoforem, což by při použití konvenční analýzy nebylo možné [106] .

Pro sestavení transkriptomu de novo jsou čtení vzájemně zarovnána, což umožňuje rekonstruovat transkripty plné délky bez použití referenčního genomu [107] . Výzvy de novo sestavení jsou potřeba většího výpočetního výkonu než pro sestavení na základě referenčního genomu, další validace variant a genových fragmentů a další anotace sestavených transkriptů. Bylo zjištěno, že první metriky navržené pro hodnocení kvality sestavení transkriptomu, jako je N50 , byly chybné [108] a nyní jsou k dispozici vylepšené metody hodnocení. Metriky založené na anotacích se dobře hodí pro hodnocení stupně sestavení genomu. De novo sestavený transkriptom může být použit jako reference pro sekvenční zarovnání a kvantitativní analýzu genové exprese [109] [110] .

Programy pro de novo sestavení transkriptomu
Program datum vydání Datum poslední aktualizace Výpočetní efektivita Výhody a nevýhody
Sametové oázy [111] [112] 2008 2011 Nízké, jediné vlákno provádění , vyžaduje hodně paměti s náhodným přístupem První sběratel krátkých čtení. V současné době téměř nepoužívaný.
SOAPdenovo-trans [103] 2011 2014 Střední, více vláken, střední potřeba paměti s náhodným přístupem Jeden z prvních sběratelů krátkých čtení. Přizpůsobeno pro sestavení transkriptomu.
Trans-ABySS [113] 2010 2016 Střední, více vláken, střední potřeba paměti s náhodným přístupem Navrženo pro krátké čtení, ale lze jej použít i pro složité přepisy. Pro výpočetní clustery je k dispozici paralelní verze MPI .
Trojice [114] [92] 2011 2017 Střední, více vláken, střední potřeba paměti s náhodným přístupem Určeno pro krátké čtení. Může být použit pro složité transkriptomy, ale vyžaduje hodně paměti.
miraest [115] 1999 2016 Střední, více vláken, střední potřeba paměti s náhodným přístupem Dokáže zpracovat opakující se sekvence, kombinuje více formátů sekvenačních dat a je kompatibilní s velkým počtem sekvenačních platforem.
Newbler [116] 2004 2012 Nízká, jedno vlákno provádění, vyžaduje hodně paměti s náhodným přístupem Specializuje se na odstraňování chyb sekvenceru Roche 454 souvisejících s homopolymerními sekvencemi.
CLC genomický pracovní stůl [117] 2008 2014 Vysoká, více vláken, nízká potřeba paměti s náhodným přístupem Má grafické rozhraní a může kombinovat různé technologie sekvenování. Není specializováno na přepisy, před použitím je vyžadována licence.
SPAdes [118] 2012 2017 Vysoká, více vláken, nízká potřeba paměti s náhodným přístupem Navrženo pro transkriptomické experimenty s jednotlivými buňkami.
RSEM [119] 2011 2017 Vysoká, více vláken, nízká potřeba paměti s náhodným přístupem Dokáže odhadnout frekvenci alternativně spojených přepisů. Pohodlné použití.
Provázek [93] 2015 2018 Vysoká, více vláken, nízká potřeba paměti s náhodným přístupem Může použít kombinaci metod sestavení založených na referenčním genomu a de novo k identifikaci transkriptů.
Kvantitativní analýza

Čtené zarovnání lze kvantifikovat na úrovni genu, exonu a transkriptu. Typickým výsledkem analýzy je počet čtení pro každý prvek analýzy (gen, exon nebo transkript). Například pro geny se vydává ve formátu obecného znaku (GFF) . Počet čtení genů a exonů lze určit pomocí různých programů, například HTSeq [121] . Analýza na úrovni přepisu je složitější a vyžaduje použití pravděpodobnostních metod k odhadu hojnosti přepisu na základě krátkých čtení; například program manžetové knoflíčky [106] to umí . Čtení, která se stejně dobře hodí na různá místa v genomu, musí být identifikována a odstraněna nebo zarovnána na jedno z možných umístění nebo na nejpravděpodobnější z nich. Některé skórovací metody vůbec nesrovnávají čtení s referenčním genomem. Například metoda používaná programem kallisto kombinuje pseudozarovnání a kvantifikaci do jediného kroku, který je o dva řády rychlejší než metody programů tophat a manžetové knoflíčky a vyžaduje menší výpočetní úsilí [122] .

Diferenciální výraz

Když jsou pro každý transkript získána kvantitativní data, analyzuje se diferenciální genová exprese pomocí jejich statistické analýzy , modelování a normalizace [102] . Většina programů, které jej analyzují, bere jako vstup tabulku názvů genů a počet přepisů pro každý z nich, ale některé programy, například cuffdiff, obdrží zarovnání čtení ve formátu BAM (z anglického  Binary Alignment Map ). jako vstup  — mapa párových zarovnání). Na výstupu programu je vydán seznam genů s výsledky párových statistických testů , které prověřují významnost rozdílů v expresi mezi experimentálními a kontrolními daty [123] .

Programy pro analýzu diferenciální genové exprese v experimentech RNA-Seq
Program středa Specializace
Cuffdiff2 [102] Na Unixu Analýza transkriptů zaměřená na detekci alternativních sestřihových událostí mRNA
EdgeR [88] R/Bioconductor Jakákoli kvantitativní genomická data
DEseq2 [124] R/Bioconductor Různé typy dat
Limma/Voom [87] R/Bioconductor Data Microarray nebo RNA-Seq, flexibilní design experimentu
Plesové šaty [125] R/Bioconductor Efektivní a citlivé vyhledávání přepisů

Potvrzení

Výsledky transkriptomové analýzy lze potvrdit jinými metodami, jako je kvantitativní PCR (qPCR) [126] . Genová exprese se měří relativně ke standardní expresi studovaného genu a kontrolních genů. Princip měření v qPCR je stejný jako u RNA-Seq, totiž hodnota pro daný gen se vypočítá na základě koncentrace cílové oblasti v testovaném vzorku. qPCR je však vhodná pouze pro amplikony s méně než 300 bp. a umístěný blízko 3'-konce kódující oblasti [127] . Pokud je nutné ověřit data izoformy transkriptu, pečlivá analýza RNA-Seq read alignmentů může určit, které oblasti by měly odpovídat primerům qPCR , aby byly rozdíly nejvýraznější [128] . Měření exprese kontrolních genů spolu se studovanými poskytuje stabilní referenční data. Validace dat RNA-Seq kontrolní PCR ukázala, že různé varianty RNA-Seq obecně poskytují podobná data [58] [129] [130] .

Pro analýzu transkriptomických dat jsou velmi důležité informace o funkcích studovaných genů. Pozorované vzorce genové exprese mohou být spojeny s konkrétním fenotypem pomocí genového knockdownu a syntetických záchranných experimentů [131] .

Aplikace

Diagnostika a profilování nemocí

Transkriptomové technologie našly uplatnění v různých oblastech biomedicíny , zejména při diagnostice a profilování nemocí [9] . S pomocí RNA-Seq bylo možné detekovat místa startu transkripce, použití alternativních promotorů a nové varianty alternativního sestřihu. Vzhledem k tomu, že genomové regulační prvky hrají důležitou roli v patogenezi mnoha onemocnění, je identifikace jejich variant extrémně důležitá pro interpretaci dat celogenomového vyhledávání asociací [132] . RNA-Seq dokáže detekovat jednonukleotidové polymorfismy spojené s nemocemi, případy alelově specifické exprese, genovou fúzi , což může objasnit genetický základ vývoje onemocnění [133] .

RNA-Seq může poskytnout informace o transkripci endogenních retrotranspozonů , které mohou ovlivnit transkripci sousedních genů prostřednictvím různých epigenetických mechanismů, což může vést k rozvoji onemocnění [134] . Důležitou potenciální aplikací RNA-Seq je studium molekulárního základu poruch imunitního systému , protože tato metoda umožňuje separaci populací imunitních buněk různých typů a sekvenování repertoáru T- a B-buněčných receptorů pacientů [135] [136] .

Transkriptomy lidí a jejich patogenů

RNA-Seq dokáže detekovat změny v genové expresi u lidských patogenů , což může pomoci identifikovat nové faktory virulence , předpovídat rezistenci na antibiotika a porozumět detailům interakcí patogenů s imunitním systémem hostitele [137] [138] . RNA-Seq lze použít k vývoji optimalizovaných opatření pro kontrolu infekce i cílených individuálních léčebných strategií [136] .

Transkriptomická analýza může být provedena jak na hostiteli, tak na patogenu. S duální RNA-Seq mohou být profily genové exprese hostitele i patogenu simultánně profilovány během celého infekčního procesu . Tento přístup umožňuje studovat dynamickou imunitní odpověď a mezidruhové genové regulační sítě pro interagující organismy od okamžiku počátečního kontaktu až po invazi a konečné přetrvání patogenu nebo jeho zničení imunitním systémem hostitele [139] [ 140] .

Reakce na podmínky prostředí

Transkriptomika umožňuje identifikovat geny a metabolické dráhy odpovědné za reakci a odolnost vůči stresům spojeným s biotickými a abiotickými faktory prostředí [ 141] [131] . Díky nespecifickým metodám transkriptomiky ji lze využít k hledání nových genových sítí i ve složitých systémech. Například srovnávací analýza několika linií cizrny v různých fázích vývoje umožnila identifikovat transkripční profily spojené se stresy způsobenými suchem a vysokou slaností; konkrétně byla ukázána úloha transkriptových izoforem AP2 - EREBP [141] . Studium genové exprese během tvorby biofilmu patogenní kvasinkou Candida albicans odhalilo soubor koregulovaných genů, které jsou kritické pro tvorbu a udržení biofilmu [142] .

Profilování transkriptomů poskytuje cenné informace o mechanismech lékové rezistence . Analýza více než tisíce izolátů malarického plasmodia Plasmodium falciparum [143] ukázala, že artemisininová rezistence izolátů z jihovýchodní Asie je spojena se zvýšenou aktivitou odpovědi na špatně složené proteiny s pomalejším průchodem intraerytrocytární stadium životního cyklu [ 144] .

Anotace genových funkcí

Jednou z aplikací transkriptomových technologií je určení funkcí genů a také alel odpovědných za konkrétní fenotyp. Transkriptomika ekotypů Arabidopsis , které hyperakumulují kovy , prokázala souvislost s tímto fenotypem genů odpovědných za penetraci kovů, toleranci a homeostázu [145] . Kombinací dat RNA-Seq z různých tkání se zlepšila anotace genových funkcí u komerčně důležitých organismů, jako je okurka [146] nebo ohrožených druhů, jako je koala [147] .

Sestavení čtení RNA-Seq je nezávislé na referenčním genomu [114] , takže tato metoda je ideální pro studium genové exprese v nemodelových organismech, pro které ještě neexistují hotová genomická data. Například databáze jednonukleotidových polymorfismů, která byla použita ve šlechtitelských programech pro Menziesův pseudo -hemlock, byla vytvořena de novo transkriptomickou analýzou v nepřítomnosti sekvenovaného genomu [148] . Podobně byly identifikovány geny zapojené do vývoje humřího srdce , svalů a nervové tkáně porovnáním transkriptomů z různých tkání bez použití sekvenování genomu. RNA-Seq lze také použít k detekci dříve neznámých oblastí kódujících protein v již sekvenovaných genomech [149] .

Nekódující RNA

Transkriptomika obvykle bere v úvahu pouze mRNA buňky. Stejné metody však lze aplikovat na nekódující RNA , které se účastní translace , replikace genomové DNA , sestřihu a transkripční regulace [150] [151] [152] [153] . Mnoho z těchto nekódujících tRNA je spojeno s vývojem onemocnění, včetně rakoviny , kardiovaskulárních onemocnění a onemocnění nervového systému [154] .

Transkriptomové databáze

Při studiu transkriptomů vzniká obrovské množství dat, která mohou být potenciálně využita v jiných projektech. Proto jsou nezpracovaná nebo zpracovaná data umísťována do veřejných databází, aby byla zpřístupněna celé vědecké komunitě. Například od roku 2018 obsahuje databáze Gene Expression Omnibus data z milionů experimentů [155] .

Transkriptomové databáze
název Majitel Data Popis
Gene Expression Omnibus [95] NCBI Microarrays, RNA-Seq První databáze transkriptomů získaných z různých zdrojů. První představil standardy MIAME a MINSEQE, které upravují nezbytná metadata pro experiment, aby jej bylo možné dobře interpretovat a reprodukovat [156] [157] .
ArrayExpress [158] ENA Mikročipy Importuje datové sady z Gene Expression Omnibus a řídí se jimi. Zpracovaná data a metadata experimentu jsou uložena v ArrayExpress, zatímco nezpracovaná data jsou uložena v ENA. Vyhovuje standardům MIAME a MINSEQE [156] [157] .
Atlas výrazů [159] EBI Microarrays, RNA-Seq Obsahuje údaje o tkáňově specifické genové expresi u zvířat a rostlin. Obsahuje data sekundární analýzy a jejich vizualizaci, používá termíny Gene Ontology , InterPro domény a metabolické dráhy Poskytuje odkazy na údaje o množství bílkovin, pokud jsou k dispozici.
Genevestigator [160] Soukromé kurátorství Microarrays, RNA-Seq Poskytuje referenční vysvětlení pro veřejně dostupná transkriptomická data, která se týkají především medicíny a biologie rostlin. Data z jednotlivých experimentů jsou normalizována, aby bylo možné porovnávat genovou expresi napříč experimenty. Pro plný přístup je potřeba zakoupit licenci, zdarma je dostupná pouze část databáze.
RefEx [161] DDBJ Všechno Transkriptomy odvozené ze 40 různých lidských, myších a potkaních orgánů . Data genové exprese jsou vizualizována jako tepelná mapa superponovaná na 3D modelu anatomické struktury.
NONCODE [162] noncode.org RNA-Seq Nekódující RNA (kromě tRNA a rRNA)

Poznámky

  1. ↑ Medline trend: automatická roční statistika výsledků PubMed pro jakýkoli dotaz . www.dan.corlan.net . Staženo: 5. října 2016.
  2. ↑ 1 2 Sutcliffe JG , Milner RJ , Bloom FE , Lerner RA Běžná 82-nukleotidová sekvence jedinečná pro mozkovou RNA.  (anglicky)  // Proceedings Of The National Academy of Sciences Of The United States Of America. - 1982. - Srpen ( roč. 79 , č. 16 ). - S. 4942-4946 . — PMID 6956902 .
  3. ↑ Pan Qun, Shai O., Lee L. J., Frey B. J., Blencowe B. J.  Deep Surveying of Alternative Splicing Complexity in the Human Transscriptome by High-Throughput Sequencing  // Nature Genetics. - 2008. - Sv. 40, č. 12. - S. 1413-1415. - doi : 10.1038/ng.259 . — PMID 18978789 .
  4. ↑ 1 2 3 Sultan M. , Schulz MH , Richard H. , Magen A. , Klingenhoff A. , Scherf M. , Seifert M. , Borodina T. , Soldatov A. , Parkhomchuk D. , Schmidt D. , O'Keeffe S. , Haas S. , Vingron M. , Lehrach H. , Yaspo ML Globální pohled na genovou aktivitu a alternativní sestřih hlubokým sekvenováním lidského transkriptomu.  (anglicky)  // Věda (New York, NY). - 2008. - 15. srpna ( roč. 321 , č. 5891 ). - S. 956-960 . - doi : 10.1126/science.1160342 . — PMID 18599741 .
  5. ↑ Lappalainen T. , Sammeth M. , Friedländer MR , 't Hoen PA , Monlong J. , Rivas MA , Gonzàlez-Porta M. , Kurbatova N. , Griebel T. , Ferreira PG , Barann ​​​​M. , Wieland T. , Greger L. , van Iterson M. , Almlöf J. , Ribeca P. , Pulyakhina I. , Esser D. , Giger T. , Tikhonov A. , Sultan M. , Bertier G. , MacArthur DG , Lek M. , Lizano E. , Buermans HP , Padioleau I. , Schwarzmayr T. , Karlberg O. , Ongen H. , Kilpinen H. , Beltran S. , Gut M. , Kahlem K. , Amstislavskiy V. , Stegle O. , Pirinen M. , Montgomery SB , Donnelly P. , McCarthy MI , Flicek P. , Strom TM , Lehrach H. , Schreiber S. , Sudbrak R. , Carracedo A. , Antonarakis SE , Häsler R. , Syvänen AC , van Ommen GJ , Brazma A. , Meitinger T. , Rosenstiel P. , Guigó R. , Gut IG , Estivil X. , Dermitzakis ET Transkriptom a sekvenování genomu odhaluje funkční variace u lidí.  (anglicky)  // Nature. - 2013. - 26. září ( roč. 501 , č. 7468 ). - S. 506-511 . - doi : 10.1038/příroda12531 . — PMID 24037378 .
  6. ↑ 1 2 Melé M. , Ferreira PG , Reverter F. , DeLuca DS , Monlong J. , Sammeth M. , Young TR , Goldmann JM , Pervouchine DD , Sullivan TJ , Johnson R. , Segrè AV , Djebali S. , Niarchou A , konsorcium GTEx. , Wright FA , Lappalainen T. , Calvo M. , Getz G. , Dermitzakis ET , Ardlie KG , Guigó R. Human genomics. Lidský transkriptom napříč tkáněmi a jednotlivci.  (anglicky)  // Věda (New York, NY). - 2015. - 8. května ( roč. 348 , č. 6235 ). - S. 660-665 . - doi : 10.1126/science.aaa0355 . — PMID 25954002 .
  7. ↑ Kolodziejczyk AA , Kim JK , Svensson V. , Marioni JC , Teichmann SA Technologie a biologie jednobuněčného sekvenování RNA.  (anglicky)  // Molecular Cell. - 2015. - 21. května ( roč. 58 , č. 4 ). - S. 610-620 . - doi : 10.1016/j.molcel.2015.04.005 . — PMID 26000846 .
  8. ↑ 1 2 3 4 5 6 McGettigan PA Transkriptomika v éře RNA-seq.  (anglicky)  // Aktuální názor v chemické biologii. - 2013. - únor ( roč. 17 , č. 1 ). - str. 4-11 . - doi : 10.1016/j.cbpa.2012.12.008 . — PMID 23290152 .
  9. ↑ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Wang Z. , Gerstein M. , Snyder M. RNA-Seq: revoluční nástroj pro transkriptomiku.  (anglicky)  // Nature Reviews. genetika. - 2009. - Leden ( roč. 10 , č. 1 ). - str. 57-63 . - doi : 10.1038/nrg2484 . — PMID 19015660 .
  10. ↑ 1 2 3 Ozsolak F. , Miloš PM Sekvenování RNA: pokroky, výzvy a příležitosti.  (anglicky)  // Nature Reviews. genetika. - 2011. - únor ( roč. 12 , č. 2 ). - str. 87-98 . - doi : 10.1038/nrg2934 . — PMID 21191423 .
  11. ↑ 1 2 3 Morozova O. , Hirst M. , Marra MA Aplikace nových sekvenačních technologií pro analýzu transkriptomu.  (anglicky)  // Annual Review Of Genomics And Human Genetics. - 2009. - Sv. 10 . - S. 135-151 . - doi : 10.1146/annurev-genom-082908-145957 . — PMID 19715439 .
  12. ↑ Sim GK , Kafatos FC , Jones CW , Koehler MD , Efstratiadis A. , Maniatis T. Využití knihovny cDNA pro studie evoluce a vývojové exprese multigenních rodin chorionů.  (anglicky)  // Cell. - 1979. - prosinec ( roč. 18 , č. 4 ). - S. 1303-1316 . — PMID 519770 .
  13. ↑ Putney SD , ​​Herlihy WC , Schimmel P. Nové klony troponinu T a cDNA pro 13 různých svalových proteinů, nalezené brokovnicovým sekvenováním.  (anglicky)  // Nature. - 1983. - 21. dubna ( roč. 302 , č. 5910 ). - str. 718-721 . — PMID 6687628 .
  14. ↑ 1 2 3 Marra MA , Hillier L. , Waterston RH Exprimované sekvenční značky -- EVytvoření mostů mezi genomy.  (anglicky)  // Trendy v genetice: TIG. - 1998. - Leden ( roč. 14 , č. 1 ). - str. 4-7 . - doi : 10.1016/S0168-9525(97)01355-3 . — PMID 9448457 .
  15. ↑ Alwine JC , Kemp DJ , Stark GR Metoda detekce specifických RNA v agarózových gelech přenosem na diazobenzyloxymethyl-papír a hybridizací s DNA sondami.  (anglicky)  // Proceedings Of The National Academy of Sciences Of The United States Of America. - 1977. - prosinec ( roč. 74 , č. 12 ). - S. 5350-5354 . — PMID 414220 .
  16. ↑ Becker-André M. , Hahlbrock K. Absolutní kvantifikace mRNA pomocí polymerázové řetězové reakce (PCR). Nový přístup pomocí testu titrace transkriptu pomocí PCR (PATTY).  (anglicky)  // Nucleic Acids Research. - 1989. - 25. listopadu ( roč. 17 , č. 22 ). - S. 9437-9446 . — PMID 2479917 .
  17. ↑ Piétu G. , Mariage-Samson R. , Fayein NA , Matingou C. , Eveno E. , Houlgatte R. , Decraene C. , Vandenbrouck Y. , Tahi F. , Devignes MD , Wirkner U. , Ansorge W. , Cox D. , Nagase T. , Nomura N. , Auffray C. Genexpress IMAGE znalostní báze transkriptomu lidského mozku: prototyp integrovaného zdroje pro funkční výpočty a genomiku.  (anglicky)  // Genome Research. - 1999. - únor ( roč. 9 , č. 2 ). - S. 195-209 . — PMID 10022985 .
  18. ↑ Velculescu V.E. , Zhang L. , Zhou W. , Vogelstein J. , Basrai M.A. , Bassett Jr. DE , Hieter P. , Vogelstein B. , Kinzler KW Charakterizace kvasinkového transkriptomu.  (anglicky)  // Cell. - 1997. - 24. ledna ( roč. 88 , č. 2 ). - S. 243-251 . — PMID 9008165 .
  19. ↑ 1 2 3 Velculescu VE , Zhang L. , Vogelstein B. , Kinzler KW Sériová analýza genové exprese.  (anglicky)  // Věda (New York, NY). - 1995. - 20. října ( roč. 270 , č. 5235 ). - str. 484-487 . — PMID 7570003 .
  20. ↑ Audic S. , Claverie JM Význam profilů digitální genové exprese.  (anglicky)  // Genome Research. - 1997. - říjen ( ročník 7 , č. 10 ). - str. 986-995 . — PMID 9331369 .
  21. ↑ 1 2 3 4 5 6 Mantione KJ , Kream RM , Kuželová H. , Ptáček R. , Raboch J. , Samuel JM , Stefano GB Porovnání metod profilování bioinformatické genové exprese: microarray a RNA-Seq.  (anglicky)  // Medical Science Monitor Basic Research. - 2014. - 23. srpna ( vol. 20 ). - S. 138-142 . — PMID 25149683 .
  22. ↑ Zhao S. , Fung-Leung WP , Bittner A. , ​​Ngo K. , Liu X. Srovnání RNA-Seq a microarray v transkriptomovém profilování aktivovaných T buněk.  (anglicky)  // PloS One. - 2014. - Sv. 9 , č. 1 . - P. e78644-78644 . - doi : 10.1371/journal.pone.0078644 . — PMID 24454679 .
  23. ↑ 1 2 Hashimshony T. , Wagner F. , Sher N. , Yanai I. CEL-Seq: jednobuněčná RNA-Seq pomocí multiplexní lineární amplifikace.  (anglicky)  // Cell Reports. - 2012. - 27. září ( vol. 2 , č. 3 ). - str. 666-673 . - doi : 10.1016/j.celrep.2012.08.003 . — PMID 22939981 .
  24. ↑ Stears RL , Getts RC , Gullans SR Nový citlivý detekční systém pro mikročipy s vysokou hustotou využívající technologii dendrimeru.  (anglicky)  // Fyziologická genomika. - 2000. - 9. srpna ( ročník 3 , č. 2 ). - str. 93-99 . - doi : 10.1152/physiolgenomics.2000.3.2.93 . — PMID 11015604 .
  25. ↑ 1 2 3 4 5 6 Porovnání dat Illumina RNA-Seq s mikročipy genové exprese . European Pharmaceutical Review.
  26. ↑ 1 2 Black MB , Parks BB , Pluta L. , Chu TM , Allen BC , Wolfinger RD , Thomas RS Srovnání mikročipů a RNA-seq pro analýzy genové exprese experimentů dávka-odpověď.  (anglicky)  // Toxicological Sciences: An Official Journal Of The Society Of Toxicology. - 2014. - únor ( roč. 137 , č. 2 ). - S. 385-403 . doi : 10.1093 / toxsci/kft249 . — PMID 24194394 .
  27. ↑ Marioni JC , Mason CE , Mane SM , Stephens M. , Gilad Y. RNA-seq: posouzení technické reprodukovatelnosti a srovnání s poli genové exprese.  (anglicky)  // Genome Research. - 2008. - září ( roč. 18 , č. 9 ). - S. 1509-1517 . - doi : 10.1101/gr.079558.108 . — PMID 18550803 .
  28. ↑ Konsorcium SEQC/MAQC-III. Komplexní posouzení přesnosti, reprodukovatelnosti a obsahu informací RNA-seq konsorciem kontroly kvality sekvencí.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2014. - září ( roč. 32 , č. 9 ). - S. 903-914 . - doi : 10.1038/nbt.2957 . — PMID 25150838 .
  29. ↑ Chen JJ , Hsueh HM , Delongchamp RR , Lin CJ , Tsai CA Reprodukovatelnost dat microarray: další analýza dat kontroly kvality microarray (MAQC).  (anglicky)  // BMC Bioinformatics. - 2007. - 25. října ( 8. díl ). - str. 412-412 . - doi : 10.1186/1471-2105-8-412 . — PMID 17961233 .
  30. ↑ Larkin JE , Frank BC , Gavras H. , Sultana R. , Quackenbush J. Nezávislost a reprodukovatelnost napříč platformami microarray.  (anglicky)  // Nature Methods. - 2005. - Květen ( vol. 2 , č. 5 ). - str. 337-344 . - doi : 10.1038/nmeth757 . — PMID 15846360 .
  31. ↑ 1 2 Nelson NJ Microarrays dorazily: nástroj genové exprese dozrává.  (anglicky)  // Journal Of The National Cancer Institute. - 2001. - 4. dubna ( roč. 93 , č. 7 ). - str. 492-494 . — PMID 11287436 .
  32. ↑ Schena M. , Shalon D. , Davis RW , Brown P.O. Kvantitativní monitorování vzorců genové exprese pomocí komplementárního DNA mikročipu.  (anglicky)  // Věda (New York, NY). - 1995. - Sv. 270, č.p. 5235 . - S. 467-470. — PMID 7569999 .
  33. ↑ 1 2 Pozhitkov AE , Tautz D. , Noble PA Oligonukleotidové mikročipy: široce používané - špatně pochopené.  (anglicky)  // Briefings In Functional Genomics & Proteomics. - 2007. - Červen ( ročník 6 , č. 2 ). - S. 141-148 . - doi : 10.1093/bfgp/elm014 . — PMID 17644526 .
  34. ↑ 1 2 3 Technologie mikročipů Heller MJ DNA: zařízení, systémy a aplikace.  (anglicky)  // Annual Review Of Biomedical Engineering. - 2002. - Sv. 4 . - S. 129-153 . - doi : 10.1146/annurev.bioeng.4.020702.153438 . — PMID 12117754 .
  35. ↑ McLachlan, Geoffrey J.; Dělej, Kim Anh; Ambroise, Christophere. Analýza dat genové exprese Microarray  . - Hoboken: John Wiley & Sons , 2005. - ISBN 978-0-471-72612-8 .
  36. ↑ Brenner S. , Johnson M. , Bridgham J. , Golda G. , Lloyd DH , Johnson D. , Luo S. , McCurdy S. , Foy M. , Ewan M. , Roth R. , George D. , Eletr S , Albrecht G. , Vermaas E. , Williams SR , Moon K. , Burcham T. , Pallas M. , DuBridge RB , Kirchner J. , Fearon K. , Mao J. , Corcoran K. Analýza genové exprese masivně paralelní signaturou sekvenování (MPSS) na polích mikrokuliček.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2000. - Červen ( roč. 18 , č. 6 ). - S. 630-634 . - doi : 10.1038/76469 . — PMID 10835600 .
  37. ↑ Meyers BC , Vu TH , Tej SS , Ghazal H. , Matvienko M. , Agrawal V. , Ning J. , Haudenschild CD Analýza transkripční složitosti Arabidopsis thaliana masivním paralelním sekvenováním signatur.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2004. - srpen ( roč. 22 , č. 8 ). - S. 1006-1011 . - doi : 10.1038/nbt992 . — PMID 15247925 .
  38. ↑ 1 2 Bainbridge MN , Warren RL , Hirst M. , Romanuik T. , Zeng T. , Go A. , Delaney A. , Griffith M. , Hickenbotham M. , Magrini V. , Mardis ER , Sadar MD , Siddiqui AS , Marra MA , Jones SJ Analýza transkriptomu LNCaP buněčné linie karcinomu prostaty za použití přístupu sekvenování podle syntézy.  (anglicky)  // BMC Genomics. - 2006. - 29. září ( díl 7 ). - str. 246-246 . - doi : 10.1186/1471-2164-7-246 . — PMID 17010196 .
  39. ↑ Mortazavi A. , Williams BA , McCue K. , Schaeffer L. , Wold B. Mapování a kvantifikace savčích transkriptomů pomocí RNA-Seq.  (anglicky)  // Nature Methods. - 2008. - Červenec ( ročník 5 , č. 7 ). - str. 621-628 . - doi : 10.1038/nmeth.1226 . — PMID 18516045 .
  40. ↑ Wilhelm BT , Marguerat S. , Watt S. , Schubert F. , Wood V. , Goodhead I. , Penkett CJ , Rogers J. , Bähler J. Dynamický repertoár eukaryotického transkriptomu zkoumaný v jednonukleotidovém rozlišení.  (anglicky)  // Nature. - 2008. - 26. června ( roč. 453 , č. 7199 ). - S. 1239-1243 . - doi : 10.1038/nature07002 . — PMID 18488015 .
  41. ↑ 1 2 Chomczynski P. , Sacchi N. Jednokroková metoda izolace RNA kyselou guanidiniumthiokyanát-fenol-chloroformovou extrakcí.  (anglicky)  // Analytical Biochemistry. - 1987. - Duben ( roč. 162 , č. 1 ). - S. 156-159 . - doi : 10.1006/abio.1987.9999 . — PMID 2440339 .
  42. ↑ 1 2 Chomczynski P. , Sacchi N. Jednostupňová metoda izolace RNA kyselou guanidiniumthiokyanát-fenol-chloroformovou extrakcí: dvacet let.  (anglicky)  // Nature Protocols. - 2006. - Sv. 1 , ne. 2 . - str. 581-585 . - doi : 10.1038/nprot.2006.83 . — PMID 17406285 .
  43. ↑ Grillo M. , Margolis FL Využití reverzní transkriptázové polymerázové řetězové reakce ke sledování exprese bezintronových genů.  (anglicky)  // BioTechniques. - 1990. - září ( roč. 9 , č. 3 ). - str. 262-264 . — PMID 1699561 .
  44. ↑ Bryant S. , Manning D. L. Isolation of messenger RNA.  (anglicky)  // Methods In Molecular Biology (Clifton, NJ). - 1998. - Sv. 86 . - str. 61-64 . - doi : 10.1385/0-89603-494-1:61 . — PMID 9664454 .
  45. ↑ Zhao W. , He X. , Hoadley KA , Parker JS , Hayes DN , Perou CM Porovnání RNA-Seq pomocí poly(A) zachycení, deplece ribozomální RNA a DNA microarray pro profilování exprese.  (anglicky)  // BMC Genomics. - 2014. - 2. června ( vol. 15 ). - str. 419-419 . - doi : 10.1186/1471-2164-15-419 . — PMID 24888378 .
  46. ↑ Zavřít TJ , Wanamaker SI , Caldo RA , Turner SM , Ashlock DA , Dickerson JA , Wing RA , Muehlbauer GJ , Kleinhofs A. , Wise RP Nový zdroj pro genomiku obilovin: 22K GeneChip ječmene dospívá.  (anglicky)  // Fyziologie rostlin. - 2004. - březen ( roč. 134 , č. 3 ). - S. 960-968 . - doi : 10.1104/pp.103.034462 . — PMID 15020760 .
  47. ↑ 1 2 3 4 5 Lowe R. , Shirley N. , Bleackley M. , Dolan S. , Shafee T. Transkriptomické technologie.  (anglicky)  // PLoS Computational Biology. - 2017. - Květen ( roč. 13 , č. 5 ). - P. e1005457-1005457 . - doi : 10.1371/journal.pcbi.1005457 . — PMID 28545146 .
  48. ↑ 1 2 Shiraki T. , Kondo S. , Katayama S. , Waki ​​​​K. , Kasukawa T. , Kawaji H. , Kodzius R. , Watahiki A. , Nakamura M. , Arakawa T. , Fukuda S. , Sasaki D. , Podhajska A. , Harbers M. , Kawai J. , Carninci P. , Hayashizaki Y. Genová exprese Cap analýzy pro vysoce výkonnou analýzu výchozího bodu transkripce a identifikaci použití promotoru.  (anglicky)  // Proceedings Of The National Academy of Sciences Of The United States Of America. - 2003. - 23. prosince ( roč. 100 , č. 26 ). - S. 15776-15781 . - doi : 10.1073/pnas.2136655100 . — PMID 14663149 .
  49. ↑ Romanov V. , Davidoff SN , Miles AR , Grainger DW , Gale BK , Brooks BD Kritické srovnání technologií výroby proteinových mikročipů.  (anglicky)  // The Analyst. - 2014. - 21. března ( roč. 139 , č. 6 ). - S. 1303-1326 . - doi : 10.1039/c3an01577g . — PMID 24479125 .
  50. ↑ 1 2 Barbulovic-Nad I. , Lucente M. , Sun Y. , Zhang M. , Wheeler AR , Bussmann M. Bio-microarray výrobní techniky – přehled.  (anglicky)  // Critical Reviews In Biotechnology. - 2006. - říjen ( roč. 26 , č. 4 ). - str. 237-259 . - doi : 10.1080/07388550600978358 . — PMID 17095434 .
  51. ↑ Auburn RP , Kreil DP , Meadows LA , Fischer B. , Matilla SS , Russell S. Robotické nanášení cDNA a oligonukleotidových mikročipů.  (anglicky)  // Trends In Biotechnology. - 2005. - Červenec ( ročník 23 , č. 7 ). - str. 374-379 . - doi : 10.1016/j.tibtech.2005.04.002 . — PMID 15978318 .
  52. ↑ Shalon D. , Smith SJ , Brown PO Systém DNA microarray pro analýzu komplexních vzorků DNA pomocí hybridizace dvoubarevné fluorescenční sondy.  (anglicky)  // Genome Research. - 1996. - Červenec ( roč. 6 , č. 7 ). - S. 639-645 . — PMID 8796352 .
  53. ↑ Lockhart DJ , Dong H. , Byrne MC , Follettie MT , Gallo MV , Chee MS , Mittmann M. , Wang C. , Kobayashi M. , Horton H. , Brown EL Sledování exprese hybridizací k poli oligonukleotidů s vysokou hustotou.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 1996. - prosinec ( roč. 14 , č. 13 ). - S. 1675-1680 . - doi : 10.1038/nbt1296-1675 . — PMID 9634850 .
  54. ↑ Irizarry RA , Bolstad BM , Collin F. , Cope LM , Hobbs B. , Speed ​​​​TP Summaries of Affymetrix GeneChip data level sondy.  (anglicky)  // Nucleic Acids Research. - 2003. - 15. února ( roč. 31 , č. 4 ). - S. e15-15 . — PMID 12582260 .
  55. ↑ Selzer RR , Richmond TA , Pofahl NJ , Green RD , Eis PS , Nair P. , Brothman AR , Stallings RL Analýza zlomových bodů chromozomů v neuroblastomu v subkilobázovém rozlišení pomocí jemného dláždění oligonukleotidového pole CGH.  (anglicky)  // Geny, chromozomy a rakovina. - 2005. - Listopad ( roč. 44 , č. 3 ). - str. 305-319 . - doi : 10.1002/gcc.20243 . — PMID 16075461 .
  56. ↑ Svensson V. , Vento-Tormo R. , Teichmann SA Exponenciální škálování jednobuněčných RNA-seq v posledním desetiletí.  (anglicky)  // Nature Protocols. - 2018. - Duben ( roč. 13 , č. 4 ). - S. 599-604 . - doi : 10.1038/nprot.2017.149 . — PMID 29494575 .
  57. ↑ Tachibana Chris. Transkriptomika dnes: Microarrays, RNA-seq a další   // Věda . - 2015. - 31. července. — ISSN 0036-8075 . - doi : 10.1126/science.opms.p1500095 .
  58. ↑ 1 2 Nagalakshmi U. , Wang Z. , Waern K. , Shou C. , Raha D. , Gerstein M. , Snyder M. Transkripční krajina genomu kvasinek definovaná sekvenováním RNA.  (anglicky)  // Věda (New York, NY). - 2008. - 6. června ( roč. 320 , č. 5881 ). - S. 1344-1349 . - doi : 10.1126/science.1158441 . — PMID 18451266 .
  59. ↑ Su Z. , Fang H. , Hong H. , Shi L. , Zhang W. , Zhang W. , Zhang Y. , Dong Z. , Lancashire LJ , Bessarabova M. , Yang X. , Ning B. , Gong B . , Meehan J. , Xu J. , Ge W. , Perkins R. , Fischer M. , Tong W. Výzkum biomarkerů odvozených ze starších dat mikročipů pro jejich užitečnost v éře RNA-seq.  (anglicky)  // Genome Biology. - 2014. - 3. prosince ( roč. 15 , č. 12 ). - str. 523-523 . - doi : 10.1186/s13059-014-0523-y . — PMID 25633159 .
  60. ↑ Lee JH , Daugharthy ER , Scheiman J. , Kalhor R. , Yang JL , Ferrante TC , Terry R. , Jeanty SS , Li C. , Amamoto R. , Peters DT , Turczyk BM , Marblestone AH , Bernard Inverso SA , . , Mali P. , Rios X. , Aach J. , Church GM Vysoce multiplexované sekvenování subcelulární RNA in situ.  (anglicky)  // Věda (New York, NY). - 2014. - 21. března ( roč. 343 , č. 6177 ). - S. 1360-1363 . - doi : 10.1126/science.1250212 . — PMID 24578530 .
  61. ↑ 1 2 Shendure J. , Ji H. Sekvenování DNA nové generace.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2008. - říjen ( roč. 26 , č. 10 ). - S. 1135-1145 . - doi : 10.1038/nbt1486 . — PMID 18846087 .
  62. ↑ Lahens NF , Kavakli IH , Zhang R. , Hayer K. , Black MB , Dueck H. , Pizarro A. , Kim J. , Irizarry R. , Thomas RS , Grant GR , Hogenesch JB IVT-seq odhaluje extrémní zaujatost v RNA sekvenování.  (anglicky)  // Genome Biology. - 2014. - 30. června ( roč. 15 , č. 6 ). - str. 86-86 . - doi : 10.1186/cz-2014-15-6-r86 . — PMID 24981968 .
  63. ↑ 1 2 Knierim E. , Lucke B. , Schwarz JM , Schuelke M. , Seelow D. Systematické srovnání tří metod fragmentace produktů PCR s dlouhým dosahem pro sekvenování nové generace.  (anglicky)  // PloS One. - 2011. - Sv. 6 , č. 11 . - P. e28240-28240 . - doi : 10.1371/journal.pone.0028240 . — PMID 22140562 .
  64. ↑ Routh A. , Head SR , Ordoukhanian P. , Johnson JE ClickSeq: Fragmentační sekvenování nové generace prostřednictvím Click Ligation of Adapters to Stochastically Terminated 3'-Azido cDNAs.  (anglicky)  // Journal Of Molecular Biology. - 2015. - 14. srpna ( roč. 427 , č. 16 ). - S. 2610-2616 . - doi : 10.1016/j.jmb.2015.06.011 . — PMID 26116762 .
  65. ↑ Parekh S. , Ziegenhain C. , Vieth B. , Enard W. , Hellmann I. Vliv amplifikace na diferenciální expresní analýzy pomocí RNA-seq.  (anglicky)  // Scientific Reports. - 2016. - 9. května ( 6. díl ). - S. 25533-25533 . - doi : 10.1038/srep25533 . — PMID 27156886 .
  66. ↑ Shanker S. , Paulson A. , Edenberg HJ , Peak A. , Perera A. , Alekseyev YO , Beckloff N. , Bivens NJ , Donnelly R. , Gillaspy AF , Grove D. , Gu W. , Jafari N. , Kerley -Hamilton JS , Lyons RH , Tepper C. , Nicolet CM Hodnocení komerčně dostupných souprav pro amplifikaci RNA pro sekvenování RNA s použitím velmi malých vstupních množství celkové RNA.  (anglicky)  // Journal Of Biomolecular Techniques : JBT. - 2015. - Duben ( roč. 26 , č. 1 ). - str. 4-18 . - doi : 10.7171/jbt.15-2601-001 . — PMID 25649271 .
  67. ↑ Jiang L. , Schlesinger F. , Davis CA , Zhang Y. , Li R. , Salit M. , Gingeras TR , Oliver B. Syntetické standardy spike-in pro experimenty RNA-seq.  (anglicky)  // Genome Research. - 2011. - září ( roč. 21 , č. 9 ). - S. 1543-1551 . - doi : 10.1101/gr.121095.111 . — PMID 21816910 .
  68. ↑ Kivioja T. , Vähärautio A. , Karlsson K. , Bonke M. , Enge M. , Linnarsson S. , Taipale J. Počítání absolutních počtů molekul pomocí jedinečných molekulárních identifikátorů.  (anglicky)  // Nature Methods. - 2011. - 20. listopadu ( roč. 9 , č. 1 ). - str. 72-74 . - doi : 10.1038/nmeth.1778 . — PMID 22101854 .
  69. ↑ Tang F. , Barbacioru C. , Wang Y. , Nordman E. , Lee C. , Xu N. , Wang X. , Bodeau J. , Tuch BB , Siddiqui A. , Lao K. , Surani MA mRNA-Seq celá transkriptomová analýza jedné buňky.  (anglicky)  // Nature Methods. - 2009. - Květen ( roč. 6 , č. 5 ). - str. 377-382 . - doi : 10.1038/nmeth.1315 . — PMID 19349980 .
  70. ↑ Islam S. , Zeisel A. , Joost S. , La Manno G. , Zajac P. , Kasper M. , Lönnerberg P. , Linnarsson S. Kvantitativní jednobuněčná RNA-seq s jedinečnými molekulárními identifikátory.  (anglicky)  // Nature Methods. - 2014. - únor ( roč. 11 , č. 2 ). - S. 163-166 . - doi : 10.1038/nmeth.2772 . — PMID 24363023 .
  71. ↑ Jaitin DA , Kenigsberg E. , Keren-Shaul H. , Elefant N. , Paul F. , Zaretsky I. , Mildner A. , Cohen N. , Jung S. , Tanay A. , Amit I. Masivně paralelní jednočl. RNA-seq pro bezmarkerový rozklad tkání na typy buněk.  (anglicky)  // Věda (New York, NY). - 2014. - 14. února ( roč. 343 , č. 6172 ). - str. 776-779 . - doi : 10.1126/science.1247651 . — PMID 24531970 .
  72. ↑ Levin JZ , Yassour M. , Adiconis X. , Nusbaum C. , Thompson DA , Friedman N. , Gnirke A. , Regev A. Komplexní srovnávací analýza metod sekvenování RNA specifických pro vlákno.  (anglicky)  // Nature Methods. - 2010. - Září ( vol. 7 , č. 9 ). - str. 709-715 . - doi : 10.1038/nmeth.1491 . — PMID 20711195 .
  73. ↑ Quail MA , Smith M. , Coupland P. , Otto TD , Harris SR , Connor TR , Bertoni A. , Swerdlow HP , Gu Y. Příběh tří sekvenačních platforem nové generace: srovnání Ion Torrent, Pacific Biosciences a Illumina MiSeq sekvencery.  (anglicky)  // BMC genomika. - 2012. - Sv. 13. - S. 341. - doi : 10.1186/1471-2164-13-341 . — PMID 22827831 .
  74. ↑ 1 2 Liu L. , Li Y. , Li S. , Hu N. , He Y. , Pong R. , Lin D. , Lu L. , Zákon M. Porovnání sekvenačních systémů nové generace.  (anglicky)  // Journal Of Biomedicine & Biotechnology. - 2012. - Sv. 2012 . - S. 251364-251364 . - doi : 10.1155/2012/251364 . — PMID 22829749 .
  75. ↑ SRA . Staženo: 6. října 2016.
  76. ↑ Loman NJ , Misra RV , Dallman TJ , Constantinidou C. , Gharbia SE , Wain J. , Pallen MJ Porovnání výkonu benchtopových vysokokapacitních sekvenačních platforem.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2012. - Květen ( roč. 30 , č. 5 ). - str. 434-439 . - doi : 10.1038/nbt.2198 . — PMID 22522955 .
  77. ↑ Goodwin S. , McPherson JD , McCombie WR Dospívání : deset let sekvenačních technologií nové generace.  (anglicky)  // Nature Reviews. genetika. - 2016. - 17. května ( roč. 17 , č. 6 ). - S. 333-351 . - doi : 10.1038/nrg.2016.49 . — PMID 27184599 .
  78. ↑ Garalde DR , Snell EA , Jachimowicz D. , Sipos B. , Lloyd JH , Bruce M. , Pantic N. , Admassu T. , James P. , Warland A. , Jordan M. , Ciccone J. , Serra S. , Keenan J. , Martin S. , McNeill L. , Wallace EJ , Jayasinghe L. , Wright C. , Blasco J. , Young S. , Brocklebank D. , Juul S. , Clarke J. , Heron AJ , Turner DJ Vysoce paralelní přímé sekvenování RNA na řadě nanopórů.  (anglicky)  // Nature Methods. - 2018. - březen ( roč. 15 , č. 3 ). - S. 201-206 . - doi : 10.1038/nmeth.4577 . — PMID 29334379 .
  79. ↑ Loman NJ , Quick J. , Simpson JT Kompletní bakteriální genom sestavený de novo pouze za použití dat sekvenování nanopórů.  (anglicky)  // Nature Methods. - 2015. - Srpen ( roč. 12 , č. 8 ). - str. 733-735 . - doi : 10.1038/nmeth.3444 . — PMID 26076426 .
  80. ↑ Ozsolak F. , Platt AR , Jones DR , Reifenberger JG , Sass LE , McInerney P. , Thompson JF , Bowers J. , Jarosz M. , Miloš PM Přímé sekvenování RNA.  (anglicky)  // Nature. - 2009. - 8. října ( roč. 461 , č. 7265 ). - S. 814-818 . - doi : 10.1038/nature08390 . — PMID 19776739 .
  81. ↑ 1 2 Hart SN , Therneau TM , Zhang Y. , Polsko GA , Kocher JP Výpočet odhadů velikosti vzorku pro data sekvenování RNA.  (anglicky)  // Journal Of Computational Biology : Journal Of Computational Molecular Cell Biology. - 2013. - prosinec ( vol. 20 , č. 12 ). - str. 970-978 . - doi : 10.1089/cmb.2012.0283 . — PMID 23961961 .
  82. ↑ 1 2 3 Conesa A. , Madrigal P. , Tarazona S. , Gomez-Cabrero D. , Cervera A. , McPherson A. , Szcześniak MW , Gaffney DJ , Elo LL , Zhang X. , Mortazavi A. Průzkum nejlepších postupy pro analýzu dat RNA-seq.  (anglicky)  // Genome Biology. - 2016. - 26. ledna ( vol. 17 ). - str. 13-13 . - doi : 10.1186/s13059-016-0881-8 . — PMID 26813401 .
  83. ↑ Rapaport F. , Khanin R. , Liang Y. , Pirun M. , Krek A. , Zumbo P. , Mason CE , Socci ND , Betel D. Komplexní hodnocení metod analýzy diferenciální genové exprese pro data RNA-seq.  (anglicky)  // Genome Biology. - 2013. - Sv. 14 , č. 9 . - str. 95-95 . - doi : 10.1186/cz-2013-14-9-r95 . — PMID 24020486 .
  84. ↑ Integrovaná encyklopedie prvků DNA v lidském genomu.  (anglicky)  // Nature. - 2012. - Sv. 489, č.p. 7414 . - S. 57-74. - doi : 10.1038/příroda11247 . — PMID 22955616 .
  85. ↑ Sloan CA , Chan ET , Davidson JM , Malladi VS , Strattan JS , Hitz BC , Gabdank I. , Narayanan AK , Ho M. , Lee BT , Rowe LD , Dreszer TR , Roe G. , Podduturi NR , Tanaka F. Hong EL , Cherry JM ENCODE data na portálu ENCODE.  (anglicky)  // Nucleic Acids Research. - 2016. - 4. ledna ( roč. 44 , č. D1 ). - P.D726-732 . - doi : 10.1093/nar/gkv1160 . — PMID 26527727 .
  86. ↑ KÓD: Encyklopedie prvků DNA . encodeproject.org .
  87. ↑ 1 2 Ritchie ME , Phipson B. , Wu D. , Hu Y. , Law CW , Shi W. , Smyth GK limma umožňuje analýzy diferenciální exprese pro sekvenování RNA a studie microarray.  (anglicky)  // Nucleic Acids Research. - 2015. - 20. dubna ( roč. 43 , č. 7 ). - str. e47-47 . - doi : 10.1093/nar/gkv007 . — PMID 25605792 .
  88. ↑ 1 2 Robinson MD , McCarthy DJ , Smyth GK edgeR: balíček Bioconductor pro diferenciální expresní analýzu dat digitální genové exprese.  (anglicky)  // Bioinformatika. - 2010. - 1. ledna ( roč. 26 , č. 1 ). - S. 139-140 . - doi : 10.1093/bioinformatics/btp616 . — PMID 19910308 .
  89. ↑ 1 2 Huber W. , Carey VJ , Gentleman R. , Anders S. , Carlson M. , Carvalho BS , Bravo HC , Davis S. , Gatto L. , Girke T. , Gottardo R. , Hahne F. , Hansen KD , Irizarry RA , Lawrence M. , Love MI , MacDonald J. , Obenchain V. , Oleś AK , Pagès H. , Reyes A. , Shannon P. , Smyth GK , Tenenbaum D. , Waldron L. , Morgan M. Orchestrating high -výkonná genomická analýza s Bioconductor.  (anglicky)  // Nature Methods. - 2015. - únor ( roč. 12 , č. 2 ). - S. 115-121 . - doi : 10.1038/nmeth.3252 . — PMID 25633503 .
  90. ↑ Smyth, GK Bioinformatics and Computational Biology Solutions using R and  Bioconductor . - Springer, New York, NY, 2005. - S. 397-420. — (Statistika pro biologii a zdraví). — ISBN 9780387251462 . - doi : 10.1007/0-387-29362-0_23 .
  91. ↑ Steve., Russell. Technologie Microarray v praxi  (neopr.) . - Burlington: Elsevier , 2008. - ISBN 9780080919768 .
  92. ↑ 1 2 Haas BJ , Papanicolaou A. , Yassour M. , Grabherr M. , Blood PD , Bowden J. , Couger MB , Eccles D. , Li B. , Lieber M. , MacManes MD , Ott M. , Orvis J. , Pochet N. , Strozzi F. , Weeks N. , Westerman R. , William T. , Dewey CN , Henschel R. , LeDuc RD , Friedman N. , Regev A. De novo rekonstrukce transkriptové sekvence z RNA-seq pomocí Trinity platforma pro vytváření a analýzu referencí.  (anglicky)  // Nature Protocols. - 2013. - Srpen ( roč. 8 , č. 8 ). - S. 1494-1512 . - doi : 10.1038/nprot.2013.084 . — PMID 23845962 .
  93. ↑ 1 2 Pertea M. , Pertea GM , Antonescu CM , Chang TC , Mendell JT , Salzberg SL StringTie umožňuje vylepšenou rekonstrukci transkriptomu ze čtení RNA-seq.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2015. - březen ( roč. 33 , č. 3 ). - S. 290-295 . - doi : 10.1038/nbt.3122 . — PMID 25690850 .
  94. ↑ Kodama Y. , Shumway M. , Leinonen R. , International Nucleotide Sequence Database Collaboration. Archiv čtení sekvence: prudký nárůst sekvenačních dat.  (anglicky)  // Nucleic Acids Research. - 2012. - Leden ( sv. 40 ). - P.D54-56 . doi : 10.1093 / nar/gkr854 . — PMID 22009675 .
  95. ↑ 1 2 Edgar R. , Domrachev M. , Lash AE Gene Expression Omnibus: NCBI genová exprese a úložiště dat hybridizačního pole.  (anglicky)  // Nucleic Acids Research. - 2002. - 1. ledna ( roč. 30 , č. 1 ). - S. 207-210 . — PMID 11752295 .
  96. ↑ 1 2 Petrov Anton , Shams Soheil. Microarray Image Processing and Quality Control  //  The Journal of VLSI Signal Processing-Systems for Signal, Image and Video Technology. - 2004. - Listopad ( roč. 38 , č. 3 ). - str. 211-226 . — ISSN 0922-5773 . - doi : 10.1023/B:VLSI.0000042488.08307.ad .
  97. ↑ Kwon, Young Min; Ricke, Stevene. Vysoce výkonné sekvenování nové generace  . — SpringerLink . - doi : 10.1007/978-1-61779-089-8 .
  98. ↑ Nakamura K. , Oshima T. , Morimoto T. , Ikeda S. , Yoshikawa H. , Shiwa Y. , Ishikawa S. , Linak MC , Hirai A. , Takahashi H. , Altaf-Ul-Amin M. , Ogasawara N. , Kanaya S. Chybový profil sekvenčně specifických sekvenátorů Illumina.  (anglicky)  // Nucleic Acids Research. - 2011. - Červenec ( roč. 39 , č. 13 ). -P.e90-90 . _ - doi : 10.1093/nar/gkr344 . — PMID 21576222 .
  99. ↑ Van Verk MC , Hickman R. , Pieterse CM , Van Wees SC RNA-Seq: odhalení poslů.  (anglicky)  // Trends In Plant Science. - 2013. - Duben ( roč. 18 , č. 4 ). - S. 175-179 . - doi : 10.1016/j.tplants.2013.02.001 . — PMID 23481128 .
  100. ↑ FastQC: Nástroj pro kontrolu kvality pro vysoce výkonná sekvenční data . Babraham bioinformatika. Staženo: 23. května 2017.
  101. ↑ Lo CC , Chain PS Rychlé vyhodnocení a kontrola kvality sekvenačních dat nové generace pomocí FaQC.  (anglicky)  // BMC Bioinformatics. - 2014. - 19. listopadu ( vol. 15 ). - str. 366-366 . - doi : 10.1186/s12859-014-0366-2 . — PMID 25408143 .
  102. ↑ 1 2 3 Trapnell C. , Hendrickson DG , Sauvageau M. , Goff L. , Rinn JL , Pachter L. Diferenciální analýza genové regulace při rozlišení transkriptů s RNA-seq.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2013. - Leden ( roč. 31 , č. 1 ). - str. 46-53 . - doi : 10.1038/nbt.2450 . — PMID 23222703 .
  103. ↑ 1 2 Xie Y. , Wu G. , Tang J. , Luo R. , Patterson J. , Liu S. , Huang W. , He G. , Gu S. , Li S. , Zhou X. , Lam TW , Li Y. , Xu X. , Wong GK , Wang J. SOAPdenovo-Trans: sestavení transkriptomu de novo s krátkými čteními RNA-Seq.  (anglicky)  // Bioinformatika. - 2014. - 15. června ( roč. 30 , č. 12 ). - S. 1660-1666 . - doi : 10.1093/bioinformatics/btu077 . — PMID 24532719 .
  104. ↑ Fonseca NA , Rung J. , Brazma A. , Marioni JC Nástroje pro mapování dat sekvenování s vysokou propustností.  (anglicky)  // Bioinformatika. - 2012. - 15. prosince ( roč. 28 , č. 24 ). - str. 3169-3177 . - doi : 10.1093/bioinformatics/bts605 . — PMID 23060614 .
  105. ↑ Trapnell C. , Pachter L. , Salzberg S.L. TopHat: objevování spojů sestřihu s RNA-Seq.  (anglicky)  // Bioinformatika. - 2009. - Sv. 25, č. 9 . - S. 1105-1111. - doi : 10.1093/bioinformatics/btp120 . — PMID 19289445 .
  106. ↑ 1 2 Trapnell C. , Williams BA , Pertea G. , Mortazavi A. , Kwan G. , van Baren MJ , Salzberg SL , Wold BJ , Pachter L. Sestavení a kvantifikace transkriptu pomocí RNA-Seq odhaluje nekomentované transkripty a přepínání izoforem během buněčná diferenciace.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2010. - Květen ( roč. 28 , č. 5 ). - str. 511-515 . - doi : 10.1038/nbt.1621 . — PMID 20436464 .
  107. ↑ Miller JR , Koren S. , Sutton G. Sestavovací algoritmy pro sekvenační data nové generace.  (anglicky)  // Genomics. - 2010. - Červen ( roč. 95 , č. 6 ). - str. 315-327 . - doi : 10.1016/j.ygeno.2010.03.001 . — PMID 20211242 .
  108. ↑ O'Neil ST , Emrich SJ Posuzování metrik sestavování transkriptomu De Novo z hlediska konzistence a užitečnosti.  (anglicky)  // BMC Genomics. - 2013. - 9. července ( vol. 14 ). - str. 465-465 . - doi : 10.1186/1471-2164-14-465 . — PMID 23837739 .
  109. ↑ Smith-Unna R. , Boursnell C. , Patro R. , Hibberd JM , Kelly S. TransRate: bezreferenční hodnocení kvality sestav de novo transkriptomů.  (anglicky)  // Genome Research. - 2016. - Srpen ( roč. 26 , č. 8 ). - S. 1134-1144 . - doi : 10.1101/gr.196469.115 . — PMID 27252236 .
  110. ↑ Li B. , Fillmore N. , Bai Y. , Collins M. , Thomson JA , Stewart R. , Dewey CN Hodnocení de novo transkriptomových sestav z dat RNA-Seq.  (anglicky)  // Genome Biology. - 2014. - 21. prosince ( roč. 15 , č. 12 ). - str. 553-553 . - doi : 10.1186/s13059-014-0553-5 . — PMID 25608678 .
  111. ↑ Zerbino DR , Birney E. Velvet: algoritmy pro de novo krátké čtení sestavení pomocí de Bruijnových grafů.  (anglicky)  // Genome Research. - 2008. - Květen ( roč. 18 , č. 5 ). - str. 821-829 . - doi : 10.1101/gr.074492.107 . — PMID 18349386 .
  112. ↑ Schulz MH , Zerbino DR , Vingron M. , Birney E. Oases: robustní de novo sestavení RNA-seq napříč dynamickým rozsahem úrovní exprese.  (anglicky)  // Bioinformatika. - 2012. - 15. dubna ( roč. 28 , č. 8 ). - S. 1086-1092 . - doi : 10.1093/bioinformatics/bts094 . — PMID 22368243 .
  113. ↑ Robertson G. , Schein J. , Chiu R. , Corbett R. , Field M. , Jackman SD , ​​Mungall K. , Lee S. , Okada HM , Qian JQ , Griffith M. , Raymond A. , Thiessen N Cezard T. , Butterfield YS , Newsome R. , Chan SK , She R. , Varhol R. , Kamoh B. , Prabhu AL , Tam A. , Zhao Y. , Moore RA , Hirst M. , Marra MA , Jones SJ , Hoodless PA , Birol I. De novo sestavení a analýza dat RNA-seq.  (anglicky)  // Nature Methods. - 2010. - Listopad ( vol. 7 , č. 11 ). - S. 909-912 . - doi : 10.1038/nmeth.1517 . — PMID 20935650 .
  114. ↑ 1 2 Grabherr MG , Haas BJ , Yassour M. , Levin JZ , Thompson DA , Amit I. , Adiconis X. , Fan L. , Raychowdhury R. , Zeng Q. , Chen Z. , Mauceli E. , Hacohen N. , Gnirke A. , Rhind N. , di Palma F. , Birren BW , Nusbaum C. , Lindblad-Toh K. , Friedman N. , Regev A. Sestavení transkriptomu plné délky z dat RNA-Seq bez referenčního genomu.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2011. - 15. května ( roč. 29 , č. 7 ). - S. 644-652 . - doi : 10.1038/nbt.1883 . — PMID 21572440 .
  115. ↑ Chevreux B. , Pfisterer T. , Drescher B. , Driesel AJ , Müller WE , Wetter T. , Suhai S. Použití assembleru miraEST pro spolehlivé a automatizované sestavení transkriptu mRNA a detekci SNP v sekvenovaných EST.  (anglicky)  // Genome Research. - 2004. - Červen ( roč. 14 , č. 6 ). - S. 1147-1159 . - doi : 10.1101/gr.1917404 . — PMID 15140833 .
  116. ↑ Margulies M. , Egholm M. , Altman WE , Attiya S. , Bader JS , Bemben LA , Berka J. , Braverman MS , Chen YJ , Chen Z. , Dewell SB , Du L. , Fierro JM , Gomes XV , Godwin BC , He W. , Helgesen S. , Ho CH , Irzyk GP , Jando SC , Alenquer ML , Jarvie TP , Jirage KB , Kim JB , Knight JR , Lanza JR , Leamon JH , Lefkowitz SM , Lei M. , Li J. , Lohman KL , Lu H. , Makhijani VB , McDade KE , McKenna MP , Myers EW , Nickerson E. , Nobile JR , Plant R. , Puc BP , Ronan MT , Roth GT , Sarkis GJ , Simons JF , Simprinson JW M. , Tartaro KR , Tomasz A. , Vogt KA , Volkmer GA , Wang SH , Wang Y. , Weiner MP , Yu P. , Begley RF , Rothberg JM Sekvenování genomu v mikrofabrikovaných vysokohustotních pikolitrových reaktorech.  (anglicky)  // Nature. - 2005. - 15. září ( roč. 437 , č. 7057 ). - S. 376-380 . - doi : 10.1038/nature03959 . — PMID 16056220 .
  117. ↑ Kumar S. , Blaxter ML Porovnání de novo assemblerů pro 454 transkriptomových dat.  (anglicky)  // BMC Genomics. - 2010. - 16. října ( vol. 11 ). - str. 571-571 . - doi : 10.1186/1471-2164-11-571 . — PMID 20950480 .
  118. ↑ Bankevich A. , Nurk S. , Antipov D. , Gurevich AA , Dvorkin M. , Kulikov AS , Lesin VM , Nikolenko SI , Pham S. , Prjibelski AD , Pyshkin AV , Sirotkin AV , Vyahhi N. , Tesler G. , Alekseyev MA , Pevzner PA SPAdes: nový algoritmus sestavení genomu a jeho aplikace pro jednobuněčné sekvenování.  (anglicky)  // Journal Of Computational Biology : Journal Of Computational Molecular Cell Biology. - 2012. - Květen ( roč. 19 , č. 5 ). - str. 455-477 . - doi : 10.1089/cmb.2012.0021 . — PMID 22506599 .
  119. ↑ Li B. , Dewey CN RSEM: přesná kvantifikace transkriptu z dat RNA-Seq s referenčním genomem nebo bez něj.  (anglicky)  // BMC Bioinformatics. - 2011. - 4. srpna ( vol. 12 ). - str. 323-323 . - doi : 10.1186/1471-2105-12-323 . — PMID 21816040 .
  120. ↑ Gehlenborg N. , O'Donoghue SI , Baliga NS , Goesmann A. , Hibbs MA , Kitano H. , Kohlbacher O. , Neuweger H. , Schneider R. , Tenenbaum D. , Gavin AC Vizualizace omických dat pro biologické systémy.  (anglicky)  // Nature Methods. - 2010. - březen ( vol. 7 , č. 3 Suppl ). - str. 56-68 . - doi : 10.1038/nmeth.1436 . — PMID 20195258 .
  121. ↑ Anders S. , Pyl PT , Huber W. HTSeq – rámec Pythonu pro práci s vysoce výkonnými sekvenačními daty.  (anglicky)  // Bioinformatika. - 2015. - 15. ledna ( roč. 31 , č. 2 ). - S. 166-169 . - doi : 10.1093/bioinformatics/btu638 . — PMID 25260700 .
  122. ↑ Bray NL , Pimentel H. , Melsted P. , Pachter L. Téměř optimální pravděpodobnostní kvantifikace RNA-seq.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2016. - Květen ( roč. 34 , č. 5 ). - str. 525-527 . - doi : 10.1038/nbt.3519 . — PMID 27043002 .
  123. ↑ Li H. , Handsaker B. , Wysoker A. , ​​Fennell T. , Ruan J. , Homer N. , Marth G. , Abecasis G. , Durbin R. , 1000 Genome Project Data Processing Subgroup. Formát Sequence Alignment/Map a SAMtools.  (anglicky)  // Bioinformatika. - 2009. - 15. srpna ( roč. 25 , č. 16 ). - S. 2078-2079 . - doi : 10.1093/bioinformatics/btp352 . — PMID 19505943 .
  124. ↑ Love MI , Huber W. , Anders S. Moderovaný odhad násobné změny a disperze pro data RNA-seq s DESeq2.  (anglicky)  // Genome Biology. - 2014. - Sv. 15 , č. 12 . - S. 550-550 . - doi : 10.1186/s13059-014-0550-8 . — PMID 25516281 .
  125. ↑ Frazee AC , Pertea G. , Jaffe AE , Langmead B. , Salzberg SL , Leek JT Ballgown překlenuje mezeru mezi sestavováním transkriptomu a analýzou exprese.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2015. - březen ( roč. 33 , č. 3 ). - str. 243-246 . - doi : 10.1038/nbt.3172 . — PMID 25748911 .
  126. ↑ Fang Z. , Cui X. Problémy návrhu a validace v experimentech RNA-seq.  (anglicky)  // Briefings In Bioinformatics. - 2011. - Květen ( roč. 12 , č. 3 ). - str. 280-287 . - doi : 10.1093/bib/bbr004 . — PMID 21498551 .
  127. ↑ Ramsköld D. , Wang ET , Burge CB , Sandberg R. Množství všudypřítomně exprimovaných genů odhalené daty sekvencí tkáňových transkriptomů.  (anglicky)  // PLoS Computational Biology. - 2009. - prosinec ( ročník 5 , č. 12 ). - P. e1000598-1000598 . - doi : 10.1371/journal.pcbi.1000598 . — PMID 20011106 .
  128. ↑ Vandesompele J. , De Preter K. , Pattyn F. , Poppe B. , Van Roy N. , De Paepe A. , Speleman F. Přesná normalizace kvantitativních dat RT-PCR v reálném čase geometrickým průměrováním více genů vnitřní kontroly .  (anglicky)  // Genome Biology. - 2002. - 18. června ( díl 3 , č. 7 ). - S. 0034-0034 . — PMID 12184808 .
  129. ↑ Core LJ , Waterfall JJ , Lis JT Sekvenování vznikající RNA odhaluje rozsáhlé pozastavení a divergentní iniciaci u lidských promotorů.  (anglicky)  // Věda (New York, NY). - 2008. - 19. prosince ( roč. 322 , č. 5909 ). - S. 1845-1848 . - doi : 10.1126/science.1162228 . — PMID 19056941 .
  130. ↑ Camarena L. , Bruno V. , Euskirchen G. , Poggio S. , Snyder M. Molekulární mechanismy ethanolem indukované patogeneze odhalené sekvenováním RNA.  (anglicky)  // PLoS Pathogens. - 2010. - 1. dubna ( roč. 6 , č. 4 ). - P. e1000834-1000834 . - doi : 10.1371/journal.ppat.1000834 . — PMID 20368969 .
  131. ↑ 1 2 Govind G. , Harshavardhan VT , Patricia JK , Dhanalakshmi R. , Senthil Kumar M. , Sreenivasulu N. , Udayakumar M. Identifikace a funkční ověření jedinečného souboru genů vyvolaných suchem přednostně exprimovaných v reakci na postupný vodní stres v arašíd.  (anglicky)  // Molekulární genetika a genomika: MGG. - 2009. - Červen ( roč. 281 , č. 6 ). - S. 591-605 . - doi : 10.1007/s00438-009-0432-z . — PMID 19224247 .
  132. ↑ Costa V. , Aprile M. , Esposito R. , Ciccodicola A. RNA-Seq a lidské komplexní nemoci: nedávné úspěchy a budoucí perspektivy.  (anglicky)  // European Journal Of Human Genetics: EJHG. - 2013. - únor ( roč. 21 , č. 2 ). - S. 134-142 . - doi : 10.1038/ejhg.2012.129 . — PMID 22739340 .
  133. ↑ Khurana E. , Fu Y. , Chakravarty D. , Demichelis F. , Rubin MA , Gerstein M. Role nekódujících sekvenčních variant u rakoviny.  (anglicky)  // Nature Reviews. genetika. - 2016. - únor ( roč. 17 , č. 2 ). - S. 93-108 . - doi : 10.1038/nrg.2015.17 . — PMID 26781813 .
  134. ↑ Slotkin RK , Martienssen R. Transponovatelné elementy a epigenetická regulace genomu.  (anglicky)  // Nature Reviews. genetika. - 2007. - Duben ( roč. 8 , č. 4 ). - str. 272-285 . doi : 10.1038 / nrg2072 . — PMID 17363976 .
  135. ↑ Proserpio V. , Mahata B. Jednobuněčné technologie pro studium imunitního systému.  (anglicky)  // Immunology. - 2016. - únor ( roč. 147 , č. 2 ). - S. 133-140 . - doi : 10.1111/imm.12553 . — PMID 26551575 .
  136. ↑ 1 2 Byron SA , Van Keuren-Jensen KR , Engelthaler DM , Carpten JD , Craig DW Převedení sekvenování RNA do klinické diagnostiky: příležitosti a výzvy.  (anglicky)  // Nature Reviews. genetika. - 2016. - Květen ( roč. 17 , č. 5 ). - str. 257-271 . - doi : 10.1038/nrg.2016.10 . — PMID 26996076 .
  137. ↑ Wu HJ , Wang AH , Jennings MP Objev faktorů virulence patogenních bakterií.  (anglicky)  // Aktuální názor v chemické biologii. - 2008. - únor ( roč. 12 , č. 1 ). - S. 93-101 . - doi : 10.1016/j.cbpa.2008.01.023 . — PMID 18284925 .
  138. ↑ Suzuki S. , Horinouchi T. , Furusawa C. Predikce antibiotické rezistence pomocí profilů genové exprese.  (anglicky)  // Nature Communications. - 2014. - 17. prosince ( 5. díl ). - str. 5792-5792 . - doi : 10.1038/ncomms6792 . — PMID 25517437 .
  139. ↑ Westermann AJ , Gorski SA , Vogel J. Duální RNA-sekv patogenu a hostitele.  (anglicky)  // Nature Reviews. mikrobiologie. - 2012. - září ( roč. 10 , č. 9 ). - S. 618-630 . - doi : 10.1038/nrmicro2852 . — PMID 22890146 .
  140. ↑ Durmuş S. , Çakır T. , Özgür A. , ​​Guthke R. Přehled o biologii výpočetních systémů interakcí patogen-hostitel.  (anglicky)  // Frontiers In Microbiology. - 2015. - Sv. 6 . - str. 235-235 . - doi : 10.3389/fmicb.2015.00235 . — PMID 25914674 .
  141. ↑ 1 2 Garg R. , Shankar R. , Thakkar B. , Kudapa H. , Krishnamurthy L. , Mantri N. , Varshney RK , Bhatia S. , Jain M. Transkriptomové analýzy odhalují molekulární reakce specifické pro genotyp a vývojové stádium na stresy ze sucha a slanosti u cizrny.  (anglicky)  // Scientific Reports. - 2016. - 13. ledna ( 6. díl ). - S. 19228-19228 . - doi : 10.1038/srep19228 . — PMID 26759178 .
  142. ↑ García-Sánchez S. , Aubert S. , Iraqui I. , Janbon G. , Ghigo JM , d'Enfert C. Biofilmy Candida albicans: vývojový stav spojený se specifickými a stabilními vzory genové exprese.  (anglicky)  // Eukaryotic Cell. - 2004. - Duben ( roč. 3 , č. 2 ). - str. 536-545 . — PMID 15075282 .
  143. ↑ Rich SM , Leendertz FH , Xu G. , LeBreton M. , Djoko CF , Aminake MN , Takang EE , Diffo JL , Pike BL , Rosenthal BM , Formenty P. , Boesch C. , Ayala FJ , Wolfe alignant Původ malárie.  (anglicky)  // Proceedings Of The National Academy of Sciences Of The United States Of America. - 2009. - 1. září ( roč. 106 , č. 35 ). - S. 14902-14907 . - doi : 10.1073/pnas.0907740106 . — PMID 19666593 .
  144. ↑ Mok S. , Ashley EA , Ferreira PE , Zhu L. , Lin Z. , Yeo T. , Chotivanich K. , Imwong M. , Pukrittayakamee S. , Dhorda M. , Nguon C. , Lim P. , Amaratunga C. , Suon S. , Hien TT , Htut Y. , Faiz MA , Onyamboko MA , Mayxay M. , Newton PN , Tripura R. , Woodrow CJ , Miotto O. , Kwiatkowski DP , Nosten F. , Day NP , Preiser PR , White NJ , Dondorp AM , Fairhurst RM , Bozdech Z. Odolnost vůči lékům. Populační transkriptomika parazitů lidské malárie odhaluje mechanismus rezistence k artemisininu.  (anglicky)  // Věda (New York, NY). - 2015. - 23. ledna ( roč. 347 , č. 6220 ). - str. 431-435 . - doi : 10.1126/science.1260403 . — PMID 25502316 .
  145. ↑ Verbruggen N. , Hermans C. , Schat H. Molekulární mechanismy hyperakumulace kovů v rostlinách.  (anglicky)  // The New Phytologist. - 2009. - březen ( roč. 181 , č. 4 ). - str. 759-776 . - doi : 10.1111/j.1469-8137.2008.02748.x . — PMID 19192189 .
  146. ↑ Li Z. , Zhang Z. , Yan P. , Huang S. , Fei Z. , Lin K. RNA-Seq zlepšuje anotaci genů kódujících proteiny v genomu okurky.  (anglicky)  // BMC Genomics. - 2011. - 2. listopadu ( vol. 12 ). - S. 540-540 . - doi : 10.1186/1471-2164-12-540 . — PMID 22047402 .
  147. ↑ Hobbs M. , Pavasovic A. , King AG , Prentis PJ , Eldridge MD , Chen Z. , Colgan DJ , Polkinghorne A. , Wilkins MR , Flanagan C. , Gillett A. , Hanger J. , Johnson RN , Timms P. Zdroj transkriptomu pro koalu (Phascolarctos cinereus): pohledy na transkripci retroviru koaly a sekvenční rozmanitost.  (anglicky)  // BMC Genomics. - 2014. - 11. září ( vol. 15 ). - str. 786-786 . - doi : 10.1186/1471-2164-15-786 . — PMID 25214207 .
  148. ↑ Howe GT , Yu J. , Knaus B. , Cronn R. , Kolpak S. , Dolan P. , Lorenz WW , ​​Dean JF Zdroj SNP pro douglasku tisolistou: de novo sestavení transkriptomu a detekce a ověření SNP.  (anglicky)  // BMC Genomics. - 2013. - 28. února ( vol. 14 ). - str. 137-137 . - doi : 10.1186/1471-2164-14-137 . — PMID 23445355 .
  149. ↑ McGrath LL , Vollmer SV , Kaluziak ST , Ayers J. Sestavení transkriptomu de novo pro humra Homarus americanus a charakterizace diferenciální genové exprese v tkáních nervového systému.  (anglicky)  // BMC Genomics. - 2016. - 16. ledna ( vol. 17 ). - str. 63-63 . - doi : 10.1186/s12864-016-2373-3 . — PMID 26772543 .
  150. ↑ Noller HF ribozomální RNA a translace.  (anglicky)  // Annual Review Of Biochemistry. - 1991. - Sv. 60 . - S. 191-227 . - doi : 10.1146/annurev.bi.60.070191.001203 . — PMID 1883196 .
  151. ↑ Christov CP , Gardiner TJ , Szüts D. , Krude T. Funkční požadavek nekódujících Y RNA pro replikaci lidské chromozomální DNA.  (anglicky)  // Molekulární a buněčná biologie. - 2006. - Sv. 26, č. 18 . - S. 6993-7004. - doi : 10.1128/MCB.01060-06 . — PMID 16943439 .
  152. ↑ Kishore S. , Stamm S. SnoRNA HBII-52 reguluje alternativní sestřih serotoninového receptoru 2C.  (anglicky)  // Věda (New York, NY). - 2006. - 13. ledna ( roč. 311 , č. 5758 ). - str. 230-232 . - doi : 10.1126/science.1118265 . — PMID 16357227 .
  153. ↑ Hüttenhofer A. , Schattner P. , Poláček N. Nekódující RNA: naděje nebo humbuk?  (anglicky)  // Trendy v genetice: TIG. - 2005. - Květen ( roč. 21 , č. 5 ). - str. 289-297 . - doi : 10.1016/j.tig.2005.03.007 . — PMID 15851066 .
  154. ↑ Esteller M. Nekódující RNA u lidských onemocnění.  (anglicky)  // Nature Reviews. genetika. - 2011. - 18. listopadu ( roč. 12 , č. 12 ). - S. 861-874 . doi : 10.1038 / nrg3074 . — PMID 22094949 .
  155. ↑ Gene Expression Omnibus . www.ncbi.nlm.nih.gov . Datum přístupu: 26. března 2018.
  156. ↑ 1 2 Brazma A. , Hingamp P. , Quackenbush J. , Sherlock G. , Spellman P. , Stoeckert C. , Aach J. , Ansorge W. , Ball CA , Causton HC , Gaasterland T. , Glenisson P. , Holstege FC , Kim IF , Markowitz V. , Matese JC , Parkinson H. , Robinson A. , Sarkans U. , Schulze-Kremer S. , Stewart J. , Taylor R. , Vilo J. , Vingron M. Minimální informace o mikročipu experiment (MIAME) – směrem ke standardům pro data microarray.  (anglicky)  // Nature Genetics. - 2001. - prosinec ( roč. 29 , č. 4 ). - str. 365-371 . - doi : 10.1038/ng1201-365 . — PMID 11726920 .
  157. ↑ 1 2 Brazma A. Minimální informace o experimentu Microarray (MIAME) – úspěchy, neúspěchy, výzvy.  (anglicky)  // TheScientificWorldJournal. - 2009. - 29. května ( díl 9 ). - str. 420-423 . - doi : 10.1100/tsw.2009.57 . — PMID 19484163 .
  158. ↑ Kolesnikov N. , Hastings E. , Keays M. , Melnichuk O. , Tang YA , Williams E. , Dylag M. , Kurbatova N. , Brandizi M. , Burdett T. , Megy K. , Pilicheva E. , Rustici G , Tikhonov A. , Parkinson H. , Petryszak R. , Sarkans U. , Brazma A. Aktualizace ArrayExpress – zjednodušení odesílání dat.  (anglicky)  // Nucleic Acids Research. - 2015. - Leden ( sv. 43 ). - S. D1113-1116 . doi : 10.1093 / nar/gku1057 . — PMID 25361974 .
  159. ↑ Petryszak R. , Keays M. , Tang YA , Fonseca NA , Barrera E. , Burdett T. , Füllgrabe A. , Fuentes AM , Jupp S. , Koskinen S. , Mannion O. , Huerta L. , Megy K. , Snow C. , Williams E. , Barzine M. , Hastings E. , Weisser H. , Wright J. , Jaiswal P. , Huber W. , Choudhary J. , Parkinson HE , Brazma A. Aktualizace Expression Atlas – integrovaná databáze exprese genů a proteinů u lidí, zvířat a rostlin.  (anglicky)  // Nucleic Acids Research. - 2016. - 4. ledna ( roč. 44 , č. D1 ). - S. D746-752 . - doi : 10.1093/nar/gkv1045 . — PMID 26481351 .
  160. ↑ Hruz T. , Laule O. , Szabo G. , Wessendorp F. , Bleuler S. , Oertle L. , Widmayer P. , Gruissem W. , Zimmermann P. Genevestigator v3: referenční databáze výrazů pro metaanalýzu transkriptomů .  (anglicky)  // Pokroky v bioinformatice. - 2008. - Sv. 2008 . - S. 420747-420747 . - doi : 10.1155/2008/420747 . — PMID 19956698 .
  161. ↑ Mitsuhashi N. , Fujieda K. , Tamura T. , Kawamoto S. , Takagi T. , Okubo K. BodyParts3D: Databáze 3D struktur pro anatomické koncepty.  (anglicky)  // Nucleic Acids Research. - 2009. - Leden ( vol. 37 ). - P.D782-785 . - doi : 10.1093/nar/gkn613 . — PMID 18835852 .
  162. ↑ Zhao Y. , Li H. , Fang S. , Kang Y. , Wu W. , Hao Y. , Li Z. , Bu D. , Sun N. , Zhang MQ , Chen R. NONCODE 2016: informativní a informativní zdroj dat dlouhých nekódujících RNA.  (anglicky)  // Nucleic Acids Research. - 2016. - 4. ledna ( roč. 44 , č. D1 ). - P.D203-208 . - doi : 10.1093/nar/gkv1252 . — PMID 26586799 .
  Přejděte na položku Wikidata  Slovníky a encyklopedie