Variation in RNA-Seq Transcriptome Profiles of Peripheral Whole Blood from Healthy Individuals with and without Globin Depletion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The molecular profile of circulating blood can reflect physiological and pathological events occurring in other tissues and organs of the body and delivers a comprehensive view of the status of the immune system. Blood has been useful in studying the pathobiology of many diseases. It is accessible and easily collected making it ideally suited to the development of diagnostic biomarker tests. The blood transcriptome has a high complement of globin RNA that could potentially saturate next-generation sequencing platforms, masking lower abundance transcripts. Methods to deplete globin mRNA are available, but their effect has not been comprehensively studied in peripheral whole blood RNA-Seq data. In this study we aimed to assess technical variability associated with globin depletion in addition to assessing general technical variability in RNA-Seq from whole blood derived samples. RESULTS: We compared technical and biological replicates having undergone globin depletion or not and found that the experimental globin depletion protocol employed removed approximately 80% of globin transcripts, improved the correlation of technical replicates, allowed for reliable detection of thousands of additional transcripts and generally increased transcript abundance measures. Differential expression analysis revealed thousands of genes significantly up-regulated as a result of globin depletion. In addition, globin depletion resulted in the down-regulation of genes involved in both iron and zinc metal ion bonding. CONCLUSIONS: Globin depletion appears to meaningfully improve the quality of peripheral whole blood RNA-Seq data, and may improve our ability to detect true biological variation. Some concerns remain, however. Key amongst them the significant reduction in RNA yields following globin depletion. More generally, our investigation of technical and biological variation with and without globin depletion finds that high-throughput sequencing by RNA-Seq is highly reproducible within a large dynamic range of detection and provides an accurate estimation of RNA concentration in peripheral whole blood. High-throughput sequencing is thus a promising technology for whole blood transcriptomics and biomarker discovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».