Улучшение качества сборки de novo транскриптомов ячменя на основе гибридного подхода для линий с изменениями окраски колоса и стебля

Реконструкция транскриптома de novo – важная стадия биоинформатического анализа данных RNA-seq, которая позволяет получить последовательности транскриптов, присутствующих в изучаемом биологическом образце. Наличие точной и полной последовательности транскриптома организма, в свою очередь, является необходимым условием для дальнейшей работы с данными RNA-seq. Биоинформатическим сообществом было создано множество программ-сборщиков для реконструкции транскриптома из коротких прочтений RNA-seq. Сборщики позволяют проводить как de novo реконструкцию транскриптома, так и реконструкцию, основанную на картировании коротких прочтений RNA-seq на последовательность референсного генома организма. Большинство de novo сборщиков, работающих с данными RNA-seq, применяют технологию реконструкции последовательностей методом графов де Брёйна. Однако детали их работы могут существенно различаться, поэтому различия могут встречаться и в результатах. Некоторые авторы рекомендуют для получения более полной и качественной сборки использовать гибридную сборку транскриптома – подход, основанный на комбинации результатов работы нескольких сборщиков. Преимущество такого подхода было продемонстрировано в ряде исследований по анализу транскриптомов на платформе Illumina. Нами предложен гибридный подход по созданию сборок транскриптома ячменя Hordeum vulgare изогенной линии Bowman и двух почти изогенных линий, полученных на основе Bowman и контрастных по окраске колоса, используя данные, полученные при секвенировании матричной РНК на платформе IonTorrent. В данном подходе применяются несколько индивидуальных сборщиков: Trans-ABySS, rnaSPAdes и Trinity. Были оценены некоторые показатели, характеризующие полноту и точность сборки: доля обнаруженных в сборке известных транскриптов ячменя, доля задействованных в сборке прочтений из библиотек RNA-seq, значение критерия BUSCO. По совокупности этих показателей метасборки демонстрируют более высокое качество полученного транскриптома по сравнению с индивидуальными сборщиками.

RNA-seq, транскриптомика, de novo реконструкция транскриптома, IonTorrent

1. Bürckert J.P., Dubois A.R.S.X., Faison W.J., Farinelle S., Charpentier E., Sinner R., Wienecke-Baldacchino A., Muller C.P. Functionally convergent B cell receptor sequences in transgenic rats expressing a human B cell repertoire in response to tetanus toxoid and measles antigens. Front. Immunol. 2017. DOI 10.3389/fimmu.2017.01834.

2. Bushmanova E., Antipov D., Lapidus A., Przhibelskiy A.D. rnaSPAdes: a de novo transcriptome assembler and its application to RNA-Seq data. BioRxiv. 2018. DOI 10.1101/420208.

3. Bushmanova E., Antipov D., Lapidus A., Suvorov V., Prjibelski A.D. rnaQUAST: a quality assessment tool for de novo transcriptome assemblies. Bioinformatics. 2016;32(14):2210-2212. DOI 10.1093/bioinformatics/btw218.

4. Cerveau N., Jackson D.J. Combining independent de novo assemblies optimizes the coding transcriptome for nonconventional model eukaryotic organisms. BMC Bioinform. 2016;17:525. PMid: 27938328. DOI 10.1186/s12859-016-1406-x.

5. Chang Z., Wang Z., Li G. The impacts of read length and transcriptome complexity for de novo assembly: a simulation study. PLoS One. 2014;9(4):e94825. PMid: 24736633. DOI 10.1371/journal.pone.0094825.

6. Cui J., Shen N., Lu Z., Xu G., Wang Y., Jin B. Analysis and comprehensive comparison of PacBio and nanopore-based RNA sequencing of the Arabidopsis transcriptome. Plant Methods. 2020;16:85. DOI 10.1186/s13007-020-00629-x.

7. vEngström P.G., Steijger T., Sipos B., Grant G.R., Kahles A., Rätsch G., Goldman N., Hubbard T.J., Harrow J., Guigó R., Bertone P., Alioto T., Behr J., Bohnert R., Campagna D., Davis C.A., Dobin A., Gingeras T.R., Jean G., Kosarev P., Li S., Liu J., Mason C.E., Molodtsov V., Ning Z., Ponstingl H., Prins J.F., Ribeca P., Seledtsov I., Solovyev V., Valle G., Vitulo N., Wang K., Wu T.D., Zeller G. Systematic evaluation of spliced alignment programs for RNA-seq data. Nat. Methods. 2013;10:1185-1191. PMid: 24185836. DOI 10.1038/nmeth.2722.

8. Evangelistella C., Valentini A., Ludovisi R., Firrincieli A., Fabbrini F., Scalabrin S., Cattonaro F., Morgante M., Mugnozza G.S., Keurentjes J.J.B., Harfouche A. De novo assembly, functional annotation, and analysis of the giant reed (Arundo donax L.) leaf transcriptome provide tools for the development of a biofuel feedstock. Biotechnol. Biofuels. 2017;10:138. DOI 10.1186/s13068-017-0828-7.

9. Fu S., Ma Y., Yao H., Xu Z., Chen S., Song J., Au K.F. IDP-denovo: de novo transcriptome assembly and isoform annotation by hybrid sequencing. Bioinformatics. 2018;34(13):2168-2176. PMid: 28407034. DOI 10.1093/bioinformatics/bty098.

10. Gilbert D.G. Genes of the pig, Sus scrofa, reconstructed with EvidentialGene. PeerJ. 2019;7:e6374. DOI 10.7717/peerj.6374.

11. Glagoleva A.Y., Shmakov N.A., Shoeva O.Y., Vasiliev G.V., Shatskaya N.V., Börner A., Afonnikov D.A., Khlestkina E.K. Metabolic pathways and genes identified by RNA-seq analysis of barley near-isogenic lines differing by allelic state of the Black lemma and pericarp (Blp) gene. BMC Plant Biol. 2017;17:182. DOI 10.1186/s12870-017-1124-1.

12. Grabherr M.G., Haas B.J., Yassour M., Levin J.Z., Thompson D.A., Amit I., Adiconis X., Fan L., Raychowdhury R., Zeng Q., Chen Z., Mauceli E., Hacohen N., Gnirke A., Rhind N., di Palma F., Birren B.W., Nusbaum C., Lindblad-Toh K., Friedman N., Regev A. Trinity: reconstructing a full-length transcriptome without a genome from RNA-Seq data. Nat. Biotechnol. 2013;29:644-652. PMid: 21572440. DOI 10.1038/nbt.1883.Trinity.

13. Hölzer M., Marz M. De novo transcriptome assembly: a comprehensive cross-species comparison of short-read RNA-Seq assemblers. GigaScience. 2019;8(5):giz039. PMid: 31077315. DOI 10.1093/gigascience/giz039.

14. Honaas L.A., Wafula E.K., Wickett N.J., Der J.P., Zhang Y., Edger P.P., Altman N.S., Chris Pires J., Leebens-Mack J.H., DePamphilis C.W. Selecting superior de novo transcriptome assemblies: lessons learned by leveraging the best plant genome. PLoS One. 2016;11(1):e0146062. PMid: 26731733. DOI 10.1371/journal.pone.0146062.

15. Hrdlickova R., Toloue M., Tian B. RNA-Seq methods for transcriptome analysis. Wiley Interdiscip. Rev. RNA. 2017;8:e1364. PMid: 27198714. DOI 10.1002/wrna.1364.

16. Jain P., Krishnan N.M., Panda B. Augmenting transcriptome assembly by combining de novo and genome-guided tools. PeerJ. 2013;1: e133. PMid: 24024083. DOI 10.7717/peerj.133.

17. Lafond-Lapalme J., Duceppe M.O., Wang S., Moffett P., Mimee B. A new method for decontamination of de novo transcriptomes using a hierarchical clustering algorithm. Bioinformatics. 2017;33(9): 1293-1300. PMid: 28011783. DOI 10.1093/bioinformatics/btw793.

18. Lahens N.F., Ricciotti E., Smirnova O., Toorens E., Kim E.J., Baruzzo G., Hayer K.E., Ganguly T., Schug J., Grant G.R. A comparison of Illumina and Ion Torrent sequencing platforms in the context of differential gene expression. BMC Genom. 2017;18:602. PMid: 28797240. DOI 10.1186/s12864-017-4011-0.

19. Lee S., La T.M., Lee H.J., Choi I.S., Song C.S., Park S.Y., Lee J.B., Lee S.W. Characterization of microbial communities in the chicken oviduct and the origin of chicken embryo gut microbiota. Sci. Rep. 2019;9:6838. PMid: 31048728. DOI 10.1038/s41598-019-43280-w.

20. Li Z., Chen Y., Mu D., Yuan J., Shi Y., Zhang H., Gan J., Li N., Hu X., Liu B., Yang B., Fan W. Comparison of the two major classes of assembly algorithms: overlap–layout–consensus and de-bruijn-graph. Brief Funct. Genomics. 2012;11(1):25-37. PMid: 22184334. DOI 10.1093/bfgp/elr035.

21. Martin M. Cutadapt removes adapter sequences from high-throughput sequencing reads. EMBnet.Journal. 2011;17(1):10-12. PMid: 1000006697. DOI 10.14806/ej.17.1.200.

22. Payá-Milans M., Olmstead J.W., Nunez G., Rinehart T.A., Staton M. Comprehensive evaluation of RNA-Seq analysis pipelines in diploid and polyploid species. GigaScience. 2018;7(12):giy132. PMid: 30418578. DOI 10.1093/gigascience/giy132.

23. Robertson G., Schein J., Chiu R., Corbett R., Field M., Jackman S.D., Mungall K., Lee S., Okada H.M., Qian J.Q., Griffith M., Raymond A., Thiessen N., Cezard T., Butterfield Y.S., Newsome R., Chan S.K., She R., Varhol R., Kamoh B., Prabhu A.L., Tam A., Zhao Y., Moore R.A., Hirst M., Marra M.A., Jones S.J.M., Hoodless P.A., Birol I. De novo assembly and analysis of RNA-seq data. Nat. Methods. 2010;7(11):909-912. DOI 10.1038/nmeth.1517.

24. Salina E.A., Nesterov M.A., Frenkel Z., Kiseleva A.A., Timonova E.M., Magni F., Vrána J., Šafár J., Šimková H., Doležel J., Korol A., Sergeeva E.M. Features of the organization of bread wheat chromosome 5BS based on physical mapping. BMC Genom. 2018; 19:80. PMid: 29504906. DOI 10.1186/s12864-018-4470-y.

25. Schliesky S., Gowik U., Weber A.P.M., Bräutigam A. RNA-seq assembly – are we there yet? Front. Plant Sci. 2012;3:220. DOI 10.3389/fpls.2012.00220.

26. Schmieder R., Edwards R. Quality control and preprocessing of metagenomic datasets. Bioinformatics. 2011;27:863-864. PMid: 21278185. DOI 10.1093/bioinformatics/btr026.

27. Schulz M.H., Zerbino D.R., Vingron M., Birney E. Oases: robust de novo RNA-seq assembly across the dynamic range of expression levels. Bioinformatics. 2012;28(8):1086-1092. PMid: 22368243. DOI 10.1093/bioinformatics/bts094.

28. Shekhovtsov S.V., Ershov N.I., Vasiliev G.V., Peltek S.E. Transcriptomic analysis confirms differences among nuclear genomes of cryptic earthworm lineages living in sympatry. BMC Evol. Biol. 2019; 19:50. PMid: 30813890. DOI 10.1186/s12862-019-1370-y.

29. Shmakov N.A., Vasiliev G.V., Shatskaya N.V., Doroshkov A.V., Gordeeva E.I., Afonnikov D.A., Khlestkina E.K. Identification of nuclear genes controlling chlorophyll synthesis in barley by RNA-seq. BMC Plant Biol. 2016;16. DOI 10.1186/s12870-016-0926-x.

30. Simão F.A., Waterhouse R.M., Ioannidis P., Kriventseva E.V., Zdobnov E.M. BUSCO: assessing genome assembly and annotation completeness with single-copy orthologs. Bioinformatics. 2015;31: 3210-3212. PMid: 26059717. DOI 10.1093/bioinformatics/btv351.

31. Smith-Unna R., Boursnell C., Patro R., Hibberd J.M., Kelly S. TransRate: reference-free quality assessment of de novo transcriptome assemblies. Genome Res. 2016;26:1134-1144. PMid: 27252236. DOI 10.1101/gr.196469.115.

32. Venturini L., Caim S., Kaithakottil G.G., Mapleson D.L., Swarbreck D. Leveraging multiple transcriptome assembly methods for improved gene structure annotation. GigaScience. 2018;7(8):giy093. PMid: 30052957. DOI 10.1093/gigascience/giy093.

33. Wang S., Gribskov M. Comprehensive evaluation of de novo transcriptome assembly programs and their effects on differential gene expression analysis. Bioinformatics. 2017;33(3):327-333. PMid: 27694201. DOI 10.1093/bioinformatics/btw625.

34. Xie Y., Wu G., Tang J., Luo R., Patterson J., Liu S., Huang W., He G., Gu S., Li S., Zhou X., Lam T.W., Li Y., Xu X., Wong G.K.S., Wang J. SOAPdenovo-Trans: de novo transcriptome assembly with short RNA-Seq reads. Bioinformatics. 2014;30(12):1660-1666. DOI 10.1093/bioinformatics/btu077.