Informacje ogólne:

Metoda ta pozwala na analizę dziesiątek tysięcy transkryptów i dostarcza precyzyjne informacje na temat poziomów ich ekspresji. W porównaniu z metodami opartymi na mikromacierzach, metoda RNA-seq charakteryzuje się znacznie większą czułością i dokładnością. Obecnie metoda RNA-seq jest szeroko stosowana w badaniach chorób genetycznych, odkrywaniu biomarkerów, farmakokinetyce, farmakotoksykologii i medycynie spersonalizowanej. Wykorzystanie możliwości oznaczania kierunku transkryptu pozwala na precyzyjne określenie poziomu ekspresji jak i detekcję antysensownych form RNA przy zastosowaniu bibliotek zachowujących informacje o kierunku transkryptu (ang: stranded / directional / strand-specific libraries).

Analiza bioinformatyczna:
Analiza standardowa (genom referencyjny jest dostępny)

• mapowanie odczytów do genomu referencyjnego
• podliczenie ilości odczytów zmapowanych do poszczególnych genów
• przypisanie annotacji dla genów
• analiza różnicowa ekspresji w obrębie porównań (DEGs)
• interpretacja funkcjonalną opartą na ontologii genów (GO) i szlakach KEGG
• analiza GSEA (Gene Set Enrichment Analysis) - identyfikacja istotnych szlaków biologicznych lub funkcji genów na podstawie wzorca ich ekspresji
  

Analiza niestandardowa (brak genomu referencyjnego)

• złożenie odczytów z próbek de novo w celu uzyskania referencyjnego zbioru traknskryptów
• mapowane odczytów każdej z próbek oddzielnie do uzyskanej w poprzednim kroku referencji
• oszacowanie ilości danego transkryptu w każdej próbce, przypisanie annotacji dla zbioru referencyjnych transkryptów programem Trinotate
• analiza różnicowa ekspresji w obrębie porównań (DEGs)
• niestandardowa interpretacja funkcjonalna – nie oparta bezpośrednio o dane zawarte w referencyjnych bazach GO oraz KEGG lecz o wyniki annotacji innymi programami

Analiza rozszerzona

• wykrywanie wariantów SNP / InDel wraz z annotacją wariantów
• analiza w punktach czasowych
• wykrywanie alternatywnego splicingu