Computational methods for transcriptome annotation and quantification using RNA-seq

转录组 RNA序列 计算生物学 注释 计算机科学 核糖核酸 生物 基因 人工智能 基因表达 遗传学
作者
Manuel Garber,Manfred Grabherr,Mitchell Guttman,Cole Trapnell
出处
期刊:Nature Methods [Springer Nature]
卷期号:8 (6): 469-477 被引量:936
标识
DOI:10.1038/nmeth.1613
摘要

High-throughput RNA sequencing (RNA-seq) promises a comprehensive picture of the transcriptome, allowing for the complete annotation and quantification of all genes and their isoforms across samples. Realizing this promise requires increasingly complex computational methods. These computational challenges fall into three main categories: (i) read mapping, (ii) transcriptome reconstruction and (iii) expression quantification. Here we explain the major conceptual and practical challenges, and the general classes of solutions for each category. Finally, we highlight the interdependence between these categories and discuss the benefits for different biological applications.
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