著名学者Nature biotech携手发布测序新技术

　　

生物通报道  近日来自澳大利亚昆士兰大学、哈佛大学和罗氏Nimblegen公司的研究人员开发了一种靶向RNA测序新技术，并利用这一技术对常规测序无法检测到的微量及瞬时表达人类基因组转录本进行了鉴别和特征分析。相关研究成果在线发表在11月13日的《自然生物技术》（Nature biotechnology）杂志上。

澳大利亚昆士兰大学的John S Mattick教授、美国哈佛大学的John L Rinn教授和罗氏Nimblegen公司的Jeffrey A Jeddeloh为这一项目的共同领导者。Mattick现任昆士兰大学的分子生物学教授及分子生物学研究所所长，他曾担任澳洲基因组研究中心创办所长。其非凡的事业包括开发了澳洲第一个基因改造疫苗。2001年Mattick获颁澳洲勋章，并于2003年荣获澳洲政府百年特殊贡献奖章。Rinn教授是哈佛大学的著名青年科学家，其长期从事RNA研究，2009年被评为美国国内撼动科学界的青年英才。Jeddeloh十数年致力于DNA甲基化研究，2007年加入罗氏Nimblegen公司，现为商业发展部负责人。

这一靶向性的RNA测序技术被命名为“RNA CaptureSeq”。研究人员称这一技术集成了当前的基因捕获技术（gene capture techniques）和最先进的深度测序（deep sequencing）技术。

基因捕获技术是目前最具应用前景的基因克隆方法之一。利用该技术建立的随机插入突变的突变体文库，可用于寻找、鉴定和研究大量未知功能和已知功能的活化基因，它是继自然突变、物理突变和化学突变之后发展起来的新的分子生物学方法。

深度测序则又称作新一代测序，主要特点是测序通量高，测序时间和成本显著下降，将这种高通量测序技术应用到RNA上，也就是将各种类型的转录本进行高通量定量检测，统称为RNA-seq或RNA测序。随着新一代高通量测序技术的快速发展，RNA测序已成为基因表达和转录组分析的重要手段。

机体中的每个细胞都拥有一套完整的基因组，然而不同的细胞却利用不同的遗传信息来发挥其特定的功能。转录组是某个物种或特定细胞在某一功能状态下产生的所有RNA的综合，是研究细胞表型和功能的一个重要手段。转录组检测对于了解发育及疾病的机理均具有非常重要的意义。

在这篇文章中，研究人员利用新技术对任意特定时间点不同类型人类细胞中的转录组进行了检测分析，从中鉴别出了大量重要的致癌基因和发育基因的新转录本，以及非编码RNA。分析结果表明人类转录组远比之前认为的还要复杂的多。

新技术为深入研究不同细胞间的基因表达差异开启了新的途径。“相比于传统的遗传分析技术，RNA CaptureSeq技术能以更高的分辨率对全基因组进行分析，从中鉴别出与复杂疾病相关的区域，成本也更为低廉。鉴于这些优势，我们可以预见RNA CaptureSeq将在不久之后作为一种重要的技术广泛地应用到研究和临床应用中，”Mattick教授说。

（生物通：何嫱）

生物通推荐原文摘要：

Targeted RNA sequencing reveals the deep complexity of the human transcriptome

Transcriptomic analyses have revealed an unexpected complexity to the human transcriptome, whose breadth and depth exceeds current RNA sequencing capability1, 2, 3, 4. Using tiling arrays to target and sequence select portions of the transcriptome, we identify and characterize unannotated transcripts whose rare or transient expression is below the detection limits of conventional sequencing approaches. We use the unprecedented depth of coverage afforded by this technique to reach the deepest limits of the human transcriptome, exposing widespread, regulated and remarkably complex noncoding transcription in intergenic regions, as well as unannotated exons and splicing patterns in even intensively studied protein-coding loci such as p53 and HOX. The data also show that intermittent sequenced reads observed in conventional RNA sequencing data sets, previously dismissed as noise, are in fact indicative of unassembled rare transcripts. Collectively, these results reveal the range, depth and complexity of a human transcriptome that is far from fully characterized.