RNA-seq sample preparation kits strongly affect transcriptome profiles of a gas-fermenting bacterium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transcriptome analysis via RNA sequencing (RNA-seq) has become a standard technique employed across various biological fields of study. This rapid adoption of the RNA-seq approach has been mediated, in part, by the development of different commercial RNA-seq library preparation kits compatible with standard next-generation sequencing (NGS) platforms. Generally, the essential steps of library preparation such as ribosomal RNA (rRNA) depletion and first-strand cDNA synthesis are tailored to a specific group of organisms (e.g. eukaryotes vs. prokaryotes) or genomic GC content. Therefore, the selection of appropriate commercial products is of crucial importance to capture the transcriptome of interest as closely to the native state as possible without introduction of technical bias. However, researchers rarely have the resources and time to test various commercial RNA-seq kits for their samples. This work reports a side-by-side comparison of RNA-seq data from Clostridium autoethanogenum obtained using three commercial rRNA removal and strand-specific library construction products by NuGEN Technologies, Qiagen, and Zymo Research and assesses their performance relative to published data. While all three vendors advertise their products as suitable for prokaryotes, we found significant differences in their performance regarding rRNA removal, strand-specificity, and, most importantly, transcript abundance distribution profiles. Notably, RNA-seq data obtained with Qiagen products were most similar to published data and delivered the best results in terms of library strandedness and transcript abundance distribution range. Our results highlight the importance of finding appropriate organism-specific workflows and library preparation products for RNA-seq studies. Importance RNA-seq is a powerful technique for transcriptome profiling while involving elaborate sample processing before library sequencing. Our work is important as we show that RNA-seq library preparation kits can strongly affect the outcome of the RNA-seq experiment. Although library preparation benefits from the availability of various commercial kits, choosing appropriate products for the specific samples can be challenging for new users or for users working with unconventional organisms. Evaluating the performance of different commercial products requires significant financial and time investment infeasible to most researchers. Therefore, users are often guided in their choice of kits by published data involving similar input samples. We conclude that important consideration should be given to selecting of sample processing workflows for any given organism.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».