Nat Methods：新型计算方法或能更加精准地分析基因表达状况
日前，一项刊登在国际杂志Nature Methods上的研究报告中，来自美国卡内基梅隆大学等机构的研究人员通过研究开发了一种新型的计算方法，该方法能够有效改善对基因表达分析的准确性，研究人员或有望利用该方法来诊断并且监测癌症，同时或许也能够促进基础生物学的研究进展。
文章中，研究者将这种新型的计算方法命名为“Salmon”，其能够校正RNA测序（RNA-seq）过程中出现的技术偏差，而RNA测序是一种用于评估基因表达状况的方法；此外，这种新型计算方法的运算速度类似于其它快速的运算方法。研究者Carl Kingsford表示，Salmon的源代码可以在网上免费获取，同时也可供成千上万个用户进行下载。
Salmon能够为RNA测序实验提供丰富的模型，同时在测序过程中也能够纠正一些可能性的偏差，这非常重要，因为如今RNA测序技术已经被越来越多的研究人员用于对疾病和其亚型进行分类，同时还能够帮助理解机体发育期间的基因表达改变状况，并且追踪癌症的进展状况。
虽然生物体的遗传组成是固定不变的，而且单个基因的活性会随着时间不断改变，这就使得基因表达成为重要的因子来帮助研究人员理解有机体工作的机制以及疾病发生的过程；然而基因活性并不能够被直接有效地测定，但通过监测RNA的表达情况却可以间接获取基因的表达情况。RNA测序技术就是一种能够对基因活性进行测定的技术，但依赖于被分析的组织以及每个样本准备的方式不同，目前不同实验间都会存在偏差，而且还会使得RNA测序结果出现误读情况（过高或过低）。
尽管当前研究人员知道存在多种偏差，而且对这种偏差进行模拟似乎也建立在取样的基础上，因此如果研究人员能够利用传统方法建立一种复杂的偏差模型或许就能够解决上述问题；文章中研究人员利用特殊算法开发出了这种新型的计算方法，该方法能够有效评估偏差产生的效应，以及实验中基因的表达水平；研究者希望后期能够通过更为深入的研究来开发出更为精细化的偏差模型，更快速地对基因表达进行精准化评估。
参考文献：
Rob Patro,Geet Duggal,Michael I Love, et al. Salmon provides fast and bias-aware quantification of transcript expression. Nature Methods (2017) doi:10.1038/nmeth.4197
本文来源于：生物谷
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