单细胞转录组测序数据的可变剪接(alternative splicing)分析方法

可变剪接（alternative splicing）,在真核生物中是一种非常基本的生物学事件。即基因转录后，先产生初始RNA或称作RNA前体，然后再通过可变剪接方式，选择性的把不同的外显子进行重连，从而产生不同的剪接异构体（isoform）。这种方式，使得一个基因可产生多个不同的转录本，这些转录本分别在细胞/个体分化发育的不同阶段，在不同的组织中有各自特异的表达和功能，从而极大地丰富了编码RNA和非编码RNA种类和数量，进而增加了转录组和蛋白质组的复杂性。

可变剪接主要有以下五种常见的形式：

1、外显子跳跃，英文Exon Skipping,或者叫做cassette exon；

2、内含子保留，英文Intron Retention；

3、互斥外显子，英文Mutually Exclusive Exons；

4、外显子5’端的选择性剪接，Alternative 5’ splice site，A5SS

5、外显子3’端的选择性剪接，Alternative 3’ splice site，A3SS

具体如下图所示：

五种不同类型的可变剪接形式（Dlamini et al. Journal of Molecular Endocrinology,2017）


因为单细胞转录组测序（single-cell RNA-seq）目前还有一定的技术局限性，所以其数据中通常含有较高的噪音。传统针对多细胞转录组测序数据开发的可变剪接分析软件，因主要考虑了多细胞测序数据的特点，所以可能不完全适用于单细胞转录组测序数据（更多精彩请关注微信公众号：AIPuFuBio）。


目前，已经有一些专门针对单细胞测序数据开发的可变剪接分析软件，主要如下图所示：

不同可变剪接分析软件的性能比较（Huang et al. Genome Biology,2017）。Bulk是指传统的多细胞转录组测序。


笔者建议，大家尽量选用专门针对单细胞转录组测序数据开发的可变剪接分析软件，尽量避免使用针对多细胞转录组测序数据开发的可变剪接分析软件。（更多经典，可见大型免费综合生物信息学资源和工具平台AIPuFu：www.aipufu.com，微信公众号：AIPuFuBio）。

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参考文献：

1. Dlamini et al. Abnormalities in alternative splicing in diabetes: therapeutic targets，Journal of Molecular Endocrinology,2017

2. Chen et al. Single-Cell RNA-Seq Technologies and Related Computational Data Analysis，Frontiers in Genetics,2019

3. Huang et al. BRIE: transcriptome-wide splicing quantification in single cells，Genome Biology,2017