End Sequence Analysis Toolkit (ESAT) expands the extractable information from single-cell RNA-seq data.
End Sequence Analysis Toolkit (ESAT) expands the extractable information from single-cell RNA-seq data.
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DOI：
10.1101/gr.207902.116
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发表时间：
2016-10
期刊：
影响因子：
7
通讯作者：
Garber M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Derr A;Yang C;Zilionis R;Sergushichev A;Blodgett DM;Redick S;Bortell R;Luban J;Harlan DM;Kadener S;Greiner DL;Klein A;Artyomov MN;Garber M
专注于转录本末端的RNA-seq协议非常适合模板数量有限的应用。在这里，我们表明，当应用于末端测序数据时，为全局RNA-seq设计的分析方法会产生计算伪影。为了解决这个问题，我们创建了End Sequence Analysis Toolkit （ESAT）。作为测试，我们首先使用脂多糖（LPS）刺激的树突状细胞的RNA比较了末端测序和整体RNA测序。正如转录爆发的电转录模型所预测的那样，ESAT检测到lps刺激下向更短的3 ' -同工异构体的转变，这是传统计算方法所不明显的。然后，使用基于微流体的微滴技术生成1000个cDNA文库，每个文库来自单个胰岛细胞。ESAT鉴定出九种不同的细胞类型，三种不同的β细胞类型，以及激素分泌和血管形成之间的复杂相互作用。因此，ESAT为大量或单细胞RNA末端测序提供了一种急需且普遍适用的计算管道。
RNA-seq protocols that focus on transcript termini are well suited for applications in which template quantity is limiting. Here we show that, when applied to end-sequencing data, analytical methods designed for global RNA-seq produce computational artifacts. To remedy this, we created the End Sequence Analysis Toolkit (ESAT). As a test, we first compared end-sequencing and bulk RNA-seq using RNA from dendritic cells stimulated with lipopolysaccharide (LPS). As predicted by the telescripting model for transcriptional bursts, ESAT detected an LPS-stimulated shift to shorter 3′-isoforms that was not evident by conventional computational methods. Then, droplet-based microfluidics was used to generate 1000 cDNA libraries, each from an individual pancreatic islet cell. ESAT identified nine distinct cell types, three distinct β-cell types, and a complex interplay between hormone secretion and vascularization. ESAT, then, offers a much-needed and generally applicable computational pipeline for either bulk or single-cell RNA end-sequencing.
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DOI：
10.1073/pnas.1311647111
发表时间：
2014-02-04
影响因子：
11.1
作者：
Bajikar, Sameer S.;Fuchs, Christiane;Janes, Kevin A.
通讯作者：
Janes, Kevin A.
DOI：
10.1126/science.1247651
发表时间：
2014-02-14
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Jaitin DA;Kenigsberg E;Keren-Shaul H;Elefant N;Paul F;Zaretsky I;Mildner A;Cohen N;Jung S;Tanay A;Amit I
通讯作者：
Amit I
DOI：
10.1126/science.1179050
发表时间：
2009-10-09
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Amit I;Garber M;Chevrier N;Leite AP;Donner Y;Eisenhaure T;Guttman M;Grenier JK;Li W;Zuk O;Schubert LA;Birditt B;Shay T;Goren A;Zhang X;Smith Z;Deering R;McDonald RC;Cabili M;Bernstein BE;Rinn JL;Meissner A;Root DE;Hacohen N;Regev A
通讯作者：
Regev A
影响因子：
7.7
作者：
Huang, Chang-jiang;Lin, Chia-yu;Butler, Peter C.
通讯作者：
Butler, Peter C.
影响因子：
64.5
作者：
Berg, Michael G.;Singh, Larry N.;Dreyfuss, Gideon
通讯作者：
Dreyfuss, Gideon