当前位置: 首页 > web >正文

链特异性文库是什么?为什么它在转录组测序中越来越重要?

链特异性文库是什么?为什么它在转录组测序中越来越重要?

在现代分子生物学研究中,RNA测序(RNA-seq) 是一种广泛应用的技术,用于分析基因在不同条件下的表达情况。而在RNA-seq的众多技术细节中,有一个“隐秘但关键”的环节——链特异性文库构建(Strand-specific library preparation)。这项技术虽然听起来有些专业,但它对结果的准确性有着重要影响。本文将通俗地介绍链特异性文库的原理、作用、常见方法及数据分析注意事项。


1. 什么是“链特异性”?

DNA是一种双链螺旋结构,由一条正义链(+链)和一条反义链(–链)构成。转录过程中,通常是由DNA的反义链(–链)作为模板合成mRNA,从而使mRNA序列与正义链一致(除了碱基T被替换为U)。

而在传统的RNA-seq文库构建中,RNA被打断后逆转录成cDNA,再建库测序,这个过程不会记录RNA是来源于哪一条DNA链的信息。我们只知道这段RNA存在,但不知道其是源于正链还是反链。

链特异性文库构建的目标是,在建库过程中通过特定方法保留RNA原始的转录方向性信息,从而区分每一条RNA是由正链还是反链转录来的。
在这里插入图片描述


2. 为什么需要链特异性文库?

链方向的保留,在多种分析中具有不可替代的重要性:

区分重叠基因

部分基因在基因组中是反向重叠的,即它们位于同一个基因组区域的两条链上。如果没有链信息,无法准确判断这段表达信号来自哪个基因。

注释非编码RNA

例如lncRNA、反义转录本等非编码RNA,常与编码基因反向重叠。链信息是这些转录本精确注释的关键。

提高定量精度

当多个基因之间位置相近或有部分重叠时,链特异性测序可显著减少表达混淆,提高定量和差异分析的准确性。


3. 链特异性文库的实现原理

主流链特异性文库构建方法主要分为以下几类,它们的共同目标是在建库过程中保留或标记RNA的方向性信息。

方法一:dUTP法(Illumina常用方案)

dUTP法是目前最常用的链特异性建库策略,原理如下:

  1. 合成第一链cDNA(使用mRNA为模板)
  2. 合成第二链时,用dUTP代替dTTP,使第二链中含有尿嘧啶(dU)
  3. 使用**UDG(Uracil-DNA Glycosylase)**选择性降解含dU的第二链
  4. 仅保留第一链进行接头连接与PCR建库

此法操作简单、成本低、兼容性好,是Illumina TruSeq等商业试剂盒的推荐方案。

注意事项

  • 测序得到的read方向与原始mRNA方向相反
  • 常用参数方向性为 RF(Read1为反义)

方法二:接头定向连接法(如 SMARTer、ScriptSeq)

通过在第一链cDNA末端引入方向性接头模板切换寡核苷酸(TSO),实现链信息的标记。例如:

  • SMARTer法:只在第一链延伸出接头,方向性由其控制。适用于低输入甚至单细胞RNA。
  • ScriptSeq法:通过特定引物和接头组合区分方向,较早用于链特异性建库。

方法三:标签标记法(Ligation-based)

该法通过在cDNA两端连接不同标签序列来区分方向性,部分早期方案采用,但操作复杂,使用较少。


4. 如何判断文库是否为链特异性?

在测序实验前或数据分析时,应确认建库是否保留方向信息,可通过以下方法判断:

  • 查看实验说明书或FastQC注释,如“stranded = yes”
  • 使用RSeQC工具(infer_experiment.py) 判断read是否集中来源于特定链
  • 检查比对软件中strand参数是否正确设置,避免方向误判

5. 链特异性数据的分析注意事项

分析链特异性RNA-seq数据时,需明确方向性设定:

分析步骤重点参数示例说明
比对软件设置strand参数HISAT2示例:--rna-strandness RF
featureCounts计数工具设定链信息-s 1为正链,-s 2为反链(dUTP法用-s 2)
HTSeq-count工具设置为reverse方向-s reverse
定量分析匹配注释方向lncRNA尤其敏感,方向错会导致显著误判

6. 建库方案选择建议与参数配置

建库方法建议

研究目标建议建库方案说明
mRNA表达分析dUTP法(TruSeq)成熟稳定、性价比高
非编码RNA分析(lncRNA等)dUTP法或SMARTer法保留方向,适合复杂转录本识别
单细胞或低起始量样本SMARTer、NEBNext Ultra II高灵敏度,适合微量RNA
全转录组/非polyA分析rRNA去除 + dUTP法可识别非polyA RNA转录本

实验参数配置参考(以dUTP法为例)

步骤参数或建议
RNA输入量100 ng – 1 µg,依样品而定
打断条件94°C,4–8分钟,目标片段200–400 bp
第一链合成使用SuperScript II或III等高效酶
第二链合成用dUTP替代dTTP
降解第二链使用USER酶去除含dU链
PCR扩增控制在10–15个cycle内
文库质控Bioanalyzer检测片段分布峰值约300 bp

7. 数据分析参数设置示例

HISAT2 比对示例

hisat2 -x genome_index -1 R1.fastq -2 R2.fastq --rna-strandness RF

其中 RF 表示链特异性双端测序,第一条read与mRNA方向相反。

STAR 比对配置

--outSAMstrandField intronMotif
--outSAMtype BAM SortedByCoordinate
--outFilterMultimapNmax 1
--twopassMode Basic

STAR支持链方向性,但后续需在featureCounts中设定方向。

featureCounts 示例

featureCounts -s 2 -p -T 8 -a annotation.gtf -o counts.txt aligned.bam

-s 2 表示反向链特异性,适用于dUTP建库。

HTSeq-count 示例

htseq-count -f bam -s reverse -r pos aligned.bam annotation.gtf

8. 如何验证链特异性是否有效

使用RSeQC工具包中的 infer_experiment.py 命令可以判断测序数据是否保留链信息:

infer_experiment.py -i aligned.bam -r ref.bed

结果会输出reads在不同链的分布比例。若某一类链向占比超过95%,说明链特异性建库成功:

Fraction of reads explained by "1++,1--,2+-,2-+": 0.958
Fraction of reads explained by "1+-,1-+,2++,2--": 0.042

9. 常见方法与参数汇总

方法类型建库原理分析参数方向性适用场景
dUTP法第二链含dUTP并降解RF 或 -s 2主流方案,Illumina推荐
SMARTer法模板切换接头控制方向性需自定义低起始量或单细胞样本
Ligation-based法接头序列标记方向性需自定义特殊需求项目,较复杂较少使用

小结

链特异性文库技术为RNA-seq分析带来了更高的准确性,特别适用于区分反向重叠基因、识别非编码RNA及提高定量精度。尽管建库成本略有增加、分析参数需设定更精确,但其带来的数据质量提升远大于投入。如果你正计划开展转录组研究,链特异性文库无疑是值得优先选择的建库方式之一。

如需配套文库构建图示、参数设定流程图、分析代码封装,欢迎留言交流。

http://www.xdnf.cn/news/16864.html

相关文章:

  • Vue多请求并行处理实战指南
  • JSX语法
  • Cesium 快速入门(四)相机控制完全指南
  • 项目中如何追踪项目进度,避免项目延期如何追踪项目进度
  • Java客户端连接Redis
  • Ⅹ—6.计算机二级综合题19---22套
  • 大数据平台数仓数湖hive之拉链表高效实现
  • 学习日志23 python
  • Spring MVC体系结构和处理请求控制器
  • 【linux驱动开发】Vscode + Remote SSH + clangd + bear=内核源码阅读环境搭建
  • 三维开放场景图助力机器人自主导航!Point2Graph:点云驱动的三维开放词汇场景图端到端机器人导航
  • 蓝牙设备配对:从机发现主机全过程
  • 《质光相济:Three.js中3D视觉的底层交互逻辑》
  • 嵌入式仿真教学的革新力量:深圳航天科技创新研究院引领高效学习新时代
  • 学习笔记《区块链技术与应用》第三天 网络 难度
  • 【01】大恒相机SDK C++开发 —— 初始化相机,采集第一帧图像、回调采集、关闭相机
  • TGD第九篇:三维应用——视频边缘检测
  • Excel 知识点汇总
  • 爱普生002墨水与004墨水基本参数及支持机型
  • 行业热点丨仿真历史数据难以使用?如何利用几何深度学习破局,加速汽车工程创新
  • Java 17 新特性解析与代码示例
  • Linux的库制作与原理
  • Haproxy调度算法 - 静态算法介绍与使用
  • 为什么Android主线程与java主线程不同,不会退出?
  • 全栈:怎么把IDEA和Maven集成一下?
  • 前端框架Vue3(四)——组件通信及其他API
  • 分布内侧内嗅皮层的层Ⅱ或层Ⅲ的网格细胞(grid cells)对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
  • 一万字讲解Java中的IO流——包含底层原理
  • QtConcurrent::run函数
  • Nginx反向代理负载均衡