Detection and Mitigation of Spurious Antisense Reads with RoSA
Detection and Mitigation of Spurious Antisense Reads with RoSA
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使用 RoSA 检测和减少虚假反义读取
DOI：
10.1101/425900
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Mourão K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mourão K
已知反义转录对正义基因的表达有一系列的影响，包括(但不限于)阻碍转录启动，扰乱转录后过程，增强、减缓甚至阻止正义基因的转录。链特异的RNA-Seq协议保留了数据中原始RNA的链信息，因此可以用来识别反义转录在哪里可能涉及调控基因的表达。然而，我们对199个链特定的RNA-Seq实验的分析表明，在这些数据集中，虚假的反义阅读经常存在于超过1%的正义基因表达水平。此外，即使在同一实验的不同重复之间，这些水平也可能有很大的差异，如果错误分配的反义计数主导了一组反义转录水平较高的基因，可能会扰乱任何下游分析。目前，还没有工具来检测或纠正这种虚假的反义信号。结果我们的工具ROSA(去除虚假反义)检测到链特定的RNA-Seq数据集中存在高水平的虚假反义阅读比对。它使用反义链和/或ERCC尖端(如果数据中存在)上的错误拼接读数来计算全局和基因特异性反义校正因子。我们通过Barton Group GitHub页面https://github.com/bartongroup.Contactg.j.barton@dundee.ac.uk，g.g.simpson@dundee.ac.uk展示了我们的工具在拟南芥TalianaRNA-Seq实验中过滤虚假反义转录计数的实用程序。Availability RoSA是根据GPL许可证提供的开源软件
MotivationAntisense transcription is known to have a range of impacts on sense gene expression, including (but not limited to) impeding transcription initiation, disrupting post-transcriptional processes, and enhancing, slowing, or even preventing transcription of the sense gene. Strand-specific RNA-Seq protocols preserve the strand information of the original RNA in the data, and so can be used to identify where antisense transcription may be implicated in regulating gene expression. However, our analysis of 199 strand-specific RNA-Seq experiments reveals that spurious antisense reads are often present in these datasets at levels greater than 1% of sense gene expression levels. Furthermore, these levels can vary substantially even between replicates in the same experiment, potentially disrupting any downstream analysis, if the incorrectly assigned antisense counts dominate the set of genes with high antisense transcription levels. Currently, no tools exist to detect or correct for this spurious antisense signal.ResultsOur tool, RoSA (Removal of Spurious Antisense), detects the presence of high levels of spurious antisense read alignments in strand-specific RNA-Seq datasets. It uses incorrectly spliced reads on the antisense strand and/or ERCC spike-ins (if present in the data) to calculate both global and gene-specific antisense correction factors. We demonstrate the utility of our tool to filter out spurious antisense transcript counts in anArabidopsis thalianaRNA-Seq experiment.AvailabilityRoSA is open source software available under the GPL licence via the Barton Group GitHub page https://github.com/bartongroup.Contactg.j.barton@dundee.ac.uk, g.g.simpson@dundee.ac.uk
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