Annotation-free quantification of RNA splicing using LeafCutter.
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DOI：
10.1038/s41588-017-0004-9
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发表时间：
2018-01
期刊：
影响因子：
30.8
通讯作者：
Pritchard JK
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li YI;Knowles DA;Humphrey J;Barbeira AN;Dickinson SP;Im HK;Pritchard JK
前体mRNA中内含子的切除是mRNA加工的重要步骤。我们开发了LeafCutter来研究内含子拼接中的样本和群体变异。LeafCutter从短读RNA-seq数据中识别可变剪接事件，并发现高复杂性事件。我们的方法避免了需要转录注释和规避的挑战，估计相对异构体或外显子使用复杂的剪接事件。LeafCutter既可用于检测样本组间的差异剪接，也可用于定位剪接数量性状基因座（sQTL）。与当代方法相比，我们发现了1.4 - 2.1倍的sQTL，其中许多有助于我们将分子效应归因于疾病相关的变异。引人注目的是，与单独使用基因表达水平相比，LeafCutter内含子定量和40个复杂性状之间的转录组范围的关联使5%FDR下的相关疾病基因的数量平均增加了2.1倍。LeafCutter是快速，可扩展，易于使用，并可在线使用。
The excision of introns from pre-mRNA is an essential step in mRNA processing. We developed LeafCutter to study sample and population variation in intron splicing. LeafCutter identifies variable splicing events from short-read RNA-seq data and finds events of high complexity. Our approach obviates the need for transcript annotations and circumvents the challenges in estimating relative isoform or exon usage in complex splicing events. LeafCutter can be used both for detecting differential splicing between sample groups, and for mapping splicing quantitative trait loci (sQTLs). Compared to contemporary methods, we find 1.4–2.1 times more sQTLs, many of which help us ascribe molecular effects to disease-associated variants. Strikingly, transcriptome-wide associations between LeafCutter intron quantifications and 40 complex traits increased the number of associated disease genes at 5% FDR by an average of 2.1-fold as compared to using gene expression levels alone. LeafCutter is fast, scalable, easy to use, and available online.
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Science (New York, N.Y.)
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GTEx Consortium