清华大学Nature子刊发布mRNA研究新方法

来自清华大学、哥伦比亚大学的研究人员报告称，他们开发出了一种叫做mRIN的新方法，可用于直接评估来自大型RNA测序数据全基因组及基因特异性mRNA的完整性。这一重要的研究成果发布在8月3日的《自然通讯》（Nature Communications）杂志上。

哥伦比亚大学系统生物学系助理教授张朝林（Chaolin Zhang）是这篇论文的通讯作者。清华大学自动化系的张学工（Xuegong Zhang）教授及博士生冯会娟（Huijuan Feng）是这篇论文的合著作者。文章的第一研究机构为清华大学。

mRNA测序(RNA-Seq)可以前所未有的深度、分辨率和覆盖度为我们提供数字基因表达谱。当前公共数据库中的RNA测序数据集数量呈指数扩增，为研究基因表达调控提供了空前的机会。

要获得可靠及可重复的RNA测序数据，RNA的质量至关重要。在收集样本准备提取RNA的过程中或之前由于组织坏死使得RNA发生降解是获得高质量RNA的一个重要挑战，临床及现场研究中所收集的样本尤其存在这一问题。

比如，BrainSpan和基因型-组织表达（Genotype-Tissue Expression， GTEx）项目等人类转录组研究便依赖的是死后组织。有研究表明死亡时间和诸如缺氧等细胞应激源可以对RNA完整性造成显著的影响。由于降解的RNA样本会导致生成不同的具有潜在偏倚的表达谱，质量控制成为了挖掘这些数据时一个特别重要的环节。

在这里研究人员报告称，他们开发出了一种叫做mRIN的新方法，可在样本及单基因水平上直接评估来自RNA测序数据的mRNA的完整性。他们系统地分析了由不同的研究联盟生成的人类脑转录组大规模RNA测序数据集。分析结果证实由于死后组织中部分RNA碎裂导致的3′端偏倚（3′ bias）可对整个表达谱造成显著的影响，mRIN有效地鉴别出了mRNA不同水平降解的样本。此外，研究人员还在死后样本中意外地发现了一个可重现的、基因特异性mRNA降解元件。分析结果揭示转录物稳定性与不同的功能团和结构特征有关。

作者简介：

张学工

教授，合成与系统生物学中心副主任、国家杰出青年基金获得者、清华信息科学与技术国家实验室（筹）生物信息学部主任、生物信息学教育部重点实验室副主任

教育背景及工作履历1994年3月于清华大学获模式识别与智能系统专业工学博士学位1989年7月于清华大学获工业自动化专业工学学士学位2003 ? 今 清华信息科学与技术国家实验室（筹）生物信息学部主任2002 ? 今 清华大学自动化系 模式识别与生物信息学 教授2002 ? 今 清华大学生物信息学教育部重点实验室 副主任2007.3-4 南加州大学分子与计算生物学系访问学者2006.2-3   哈佛大学公共卫生学院访问科学家2001 ? 2002 哈佛大学公共卫生学院生物统计系高级访问学者1999 ? 2007 清华大学自动化系信息处理研究所 所长1996 ? 2002 清华大学自动化系 模式识别理论及应用 副教授1994 ? 1996 清华大学自动化系 讲师

主要科研领域方向机器学习与模式识别的理论、方法与应用：支持向量机(SVM)与统计学习理论、核函数机器、人工神经网络与自组织映射(SOM)、…生物信息学、计算功能基因组学与系统生物学：组学数据分析：新一代测序数据处理与分析，基因表达数据挖掘，样本和基因的监督与非监督分类，基因选择，可视化，基因表达数据中的隐藏模式发现基因调控分析：转录调控，表观遗传学调控，RNA调控，翻译后修饰，特殊发育过程中的基因调控系统分析疾病基因组学：复杂疾病的计算系统生物学分析基因型与单倍型分析：Haplotype block分析与htSNP选择，重组分析中医药现代化中的模式识别：中药材产地与质量的自动鉴别、中药药效和作用机理的科学分析

主要荣誉2009年国家教学成果二等奖、2008年北京市教学成果一等奖、2006年国家杰出青年基金、2004年教育部新世纪优秀人才支持计划、2002年国家科技进步二等奖、2001年中国海洋石油总公司科技进步一等奖、1995年国家教委科技进步二等奖

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