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Nat Methods | 邢毅团队开发NanoTS:AI赋能长读长RNA测序,实现遗传变异与转录组的一体化解析

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长读长RNA测序(long-read RNA sequencing)能够直接读取完整的RNA分子,为解析转录本异构体、可变剪接和等位基因特异性表达等提供了独特的技术优势。然而,相比传统的短读长测序,长读长测序具有更高的序列错误率;与此同时,RNA数据还受到表达丰度差异、可变剪接和等位基因表达失衡等因素的影响。因此,如何直接从长读长RNA测序数据中准确检测遗传变异,一直是这一领域面临的重要挑战【1】。

2026年9月22日,费城儿童医院(Children's Hospital of Philadelphia)邢毅团队在Nature Methods发表研究论文NanoTS: a deep learning tool for accurate SNP calling in nanopore long-read transcriptome data。该研究开发了基于深度学习的遗传变异检测工具 NanoTS,可从长读长RNA测序数据中高精度检测单核苷酸变异(SNV)。NanoTS最初针对Oxford Nanopore长读长RNA测序数据开发,研究团队随后通过系统评估证实,该工具在Oxford Nanopore和Pacific Biosciences两大长读长测序平台上均表现出优异的准确性。


针对长读长RNA测序数据的特点,NanoTS整合了长读长和RNA特异性特征,并结合单倍型信息进行深度学习建模。在多个基准数据集的系统评估中,NanoTS的整体性能优于现有方法,尤其提高了对存在等位基因表达失衡的遗传变异的检测能力。

研究团队还将NanoTS与该团队此前开发的靶向长读长RNA测序技术 TEQUILA-seq【2】相结合。在罕见遗传病患者样本中,NanoTS不仅能够准确检测外显子区域的致病遗传变异,还可以在单分子水平同时解析这些变异对RNA剪接和转录本结构的影响。

NanoTS的意义并不仅仅在于提高遗传变异检测的准确性。传统研究通常需要分别进行DNA和RNA测序:前者用于发现遗传变异,后者用于研究这些变异对基因表达和RNA加工的功能影响。NanoTS则使研究人员可以通过一次长读长RNA测序,同时获得遗传变异及其在转录组层面的功能信息,并在完整RNA分子的背景下将基因组与转录组信息进行一体化解析。

NanoTS也与邢毅团队此前开发的TEQUILA-seq【2】和遗传病RNA诊断平台STRIPE【3】形成了相互衔接的技术体系。通过TEQUILA-seq、NanoTS和STRIPE等技术的结合,长读长RNA测序可以从一种主要用于解析转录组的技术,逐步拓展为连接遗传变异—RNA加工—疾病表型的综合分析平台。

该研究表明,AI不仅可以提高长读长RNA测序的数据分析精度,还可以拓展这一技术所能回答的生物医学问题,为功能基因组学、罕见遗传病、肿瘤研究以及RNA精准诊断提供新的技术基础。

https://doi.org/10.1038/s41592-026-03225-4

制版人: 十一

参考文献

1. de Souza, V.B.C., Jordan, B.T., Tseng, E., Nelson, E.A., Hirschi, K.K., Sheynkman, G. and Robinson, M.D. (2023) Transformation of alignment files improves performance of variant callers for long-read RNA sequencing data.Genome Biol, 24, 91. PMC10123983.

2.Wang, F., Xu, Y., Wang, R., Zhang, B., Smith, N., Notaro, A., Gaerlan, S., Kutschera, E., Kadash-Edmondson, K.E., Xing, Y. and Lin, L. (2023) TEQUILA-seq: a versatile and low-cost method for targeted long-read RNA sequencing.Nat Commun, 14, 4760. PMC10409798.

3. Wang, R., Wang, F., DeBruyne, N., Ji, X., Engelhardt, N.M., Park, J.J., Notaro, A., Gaerlan, S., Park, R., Schultz, M.J. et al. (2026) Targeted long-read RNA sequencing for rare disease diagnosis and variant interpretation.Sci Adv, 12, eady9895. PMC13082330.

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