A systematic benchmark of Nanopore long-read RNA sequencing for transcript-level analysis in human cell lines

核糖核酸 互补DNA 生物 纳米孔测序 计算生物学 基因亚型 RNA序列 转录组 基因 基因表达谱 基因表达 遗传学 DNA测序
作者
Ying Chen,N. Davidson,Yuk Kei Wan,Fei Yao,Yan Su,Hasindu Gamaarachchi,Andre Sim,Harshil Patel,Hwee Meng Low,Christopher Hendra,Laura Wratten,Christopher Hakkaart,Chelsea Sawyer,Viktoriia Iakovleva,Puay Leng Lee,Lixia Xin,Vanessa Hui En Ng,Jia Min Loo,Xuewen Ong,Hui Qi Amanda Ng
出处
期刊:Nature Methods [Nature Portfolio]
卷期号:22 (4): 801-812 被引量:43
标识
DOI:10.1038/s41592-025-02623-4
摘要

Abstract The human genome contains instructions to transcribe more than 200,000 RNAs. However, many RNA transcripts are generated from the same gene, resulting in alternative isoforms that are highly similar and that remain difficult to quantify. To evaluate the ability to study RNA transcript expression, we profiled seven human cell lines with five different RNA-sequencing protocols, including short-read cDNA, Nanopore long-read direct RNA, amplification-free direct cDNA and PCR-amplified cDNA sequencing, and PacBio IsoSeq, with multiple spike-in controls, and additional transcriptome-wide N 6 -methyladenosine profiling data. We describe differences in read length, coverage, throughput and transcript expression, reporting that long-read RNA sequencing more robustly identifies major isoforms. We illustrate the value of the SG-NEx data to identify alternative isoforms, novel transcripts, fusion transcripts and N 6 -methyladenosine RNA modifications. Together, the SG-NEx data provide a comprehensive resource enabling the development and benchmarking of computational methods for profiling complex transcriptional events at isoform-level resolution.
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