通过转录组测序准确识别人类中的A-to-I RNA编辑

RNA编辑增强了基因产物在转录后水平的多样性。全基因组识别RNA编辑的方法面临两个主要挑战：将真实编辑位点与虚假发现分离以及准确估计编辑水平。我们开发了一种方法，分析转录组测序数据（RNA-seq），以便在具有全基因组测序数据的细胞中全球识别RNA编辑。我们应用该方法分析了一种人类胶质母细胞瘤细胞系U87MG的RNA-seq数据。约识别出10,000个DNA-RNA差异，其中大多数为推测的A-to-I编辑位点。这些预测的A-to-I事件与较低的虚假发现率（∼5%）相关。此外，从RNA-seq估计的编辑水平与基于传统克隆测序的水平很好地关联。我们的结果进一步促进了对预测A-to-I编辑位点的序列和进化特征进行无偏见的表征，并发现了一种可能在编辑中具有功能相关性的保守RNA结构基 motif。具有预测的A-to-I编辑的基因在已知参与癌症的基因中显著富集，支持癌症特异性RNA编辑的潜在重要性。从初级乳腺癌样本获得的另一个RNA-seq数据集预测出与U87MG中相似的DNA-RNA差异特征。值得注意的是，尽管细胞类型、癌症类型和基因组背景不同，这两个转录组的推测编辑位点之间仍存在显著重叠。我们的方法使RNA编辑组的de novo识别成为可能，为进一步研究这一重要的转录后调控步骤奠定了基础。