研究人員展示超深度RNA測序在孟德爾遺傳病診斷中的顯著優勢

[jlee42]

RNA測序（RNA-seq）是診斷孟德爾遺傳病的有力工具，但該技術的最佳測序深度尚未明確。 貝勒醫學院醫學遺傳學多組學實驗室（MGML）的研究人員在《美國人類遺傳學雜誌》發表新研究，證實超深度RNA測序在臨床診斷中的實用價值與顯著優勢。
當前多數RNA-seq診斷方案採用中等測序深度（約5000萬至1.5億次讀取），可能無法檢測到對臨床解讀意義未明基因變異至關重要的低豐度轉錄本和罕見剪接事件。 貝勒團隊針對超高深度（最高達10億次讀取）RNA-seq的診斷價值展開深入探究。
MGML主任、貝勒醫學院分子與人類遺傳學副教授劉鵬飛博士（Pengfei Liu）作為通訊作者指出："借助Ultima Genomics超深度RNA測序平臺，我們大幅提升了對低表達基因及轉錄本的檢出能力。 通過超深度測序，能夠評估更多在傳統測序深度下
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在臨床診斷環境中，檢測低表達遺傳變異的能力尤為重要。 臨床診斷實驗室通常檢測血液和皮膚樣本，但導致發育和神經系統疾病的基因在血液及皮膚細胞中往往表達微弱。
劉鵬飛強調：「本研究表明，若對血液樣本進行極高深度測序，可捕獲傳統認為具有組織特異性的基因。 "
該研究數據將指導未來RNA-seq研究方向。 團隊利用深度RNA-seq數據創建了在線資源，用於估算實現基因診斷所需的測序深度，並可基於深度測序的健康人群數據預測致病性異常基因剪接。
下一步，研究人員將開展超深度RNA-seq的臨床驗證，並計劃基於本研究結果開發臨床檢測方案。 劉鵬飛表示：「在MGML，我們始終致力於將新興基因組技術轉化為真實世界臨床實踐。 我們將持續評估新技術，以提升患者的診斷率。 "
本研究其他貢獻者包括：趙森（Sen Zhao）、傑斐遜· C·辛森（Jefferson C. Sinson）、李盛蘭（Shenglan Li）、吉爾· A·羅森菲爾德（Jill A. Rosenfeld）、格拉迪斯·扎帕塔（Gladys Zapata）、克莉絲蒂娜·馬卡科娃（Kristina Macakova）、梅茲特利·佩納（Mezthly Pena）、貝基·梅瓦爾德（Becky Maywald）、金· C·沃利（Kim C. Worley）、琳賽·伯拉奇（Lindsay Burrage）、莫妮卡·韋茲·胡布什曼（Monika Weisz Hubshman）、沙米卡·克塔卡爾（Shamika Ketkar）、威廉·克雷根（William Craigen）、麗莎·埃姆里克（Lisa Emrick）、泰森·克拉克（Tyson Clark）、吉拉·亞奈· 利特維克（Gila Yanai Lithwick）、佐哈爾·希波尼（Zohar Shipony）、克裡斯汀·恩格（Christine Eng）和布蘭登·李（Brendan Lee）。 研究者均來自貝勒醫學院、Ultima Genomics和貝勒基因公司，並與未確診疾病網路合作開展本工作。