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RNA-seq 数据在非模式生物基因表达研究中日益重要，但缺乏参考基因组使转录组组装计算成本高昂。研究人员开展 HPC-T-Assembly 工具研究，实现多物种 RNA-seq 数据的从头转录组组装，减少计算负载和执行时间，推动大规模转录组分析。
在生命科学研究领域，随着技术的飞速发展，RNA 测序（RNA-seq）技术成为研究基因表达的关键手段。它能够对数以百万计的 RNA 分子进行同步分析，让科研人员深入探究转录组和基因表达的动态变化。不过，在研究众多非模式生物时，一个棘手的问题出现了：这些生物大多没有经过良好注释的参考基因组。这就好比在茫茫大海中航行却没有航海图，使得研究人员在分析差异表达基因（DEGs）时困难重重。
以往，为了克服这个障碍，研究人员会对 RNA-seq 的原始读取数据进行组装，生成 “从头转录组”，以此作为后续 DEGs 分析的参考。但这个组装过程相当耗费计算资源，而且从头转录组组装工作流程极为复杂，对于研究人员来说，想要熟练运用最佳实践技术和最新软件版本，尤其是在研究多种感兴趣的生物时，简直是个巨大的挑战。
为了解决这些难题，来自意大利图斯西亚大学（University of Tuscia）生态与生物科学系以及罗马第一大学（Sapienza University of Rome）计算机科学系的研究人员，开展了一项极具意义的研究。他们开发出了一款名为 HPC-T-Assembly 的工具，专门用于在高性能计算（HPC）基础设施上，对 RNA-seq 数据进行从头转录组组装。这项研究成果发表在《BMC Bioinformatics》上，为相关领域的研究带来了新的曙光。
研究人员在开发 HPC-T-Assembly 工具时，运用了多种关键技术方法。首先，该工具的代码使用 Python 编写，借助 Pandas、Requests、Biopython 等丰富的库来处理数据和实现功能。在转录组组装流程中，利用 FASTP 进行数据修剪，去除接头序列和低质量读数；采用 RNA-SPAdes 进行从头组装，解决复杂的异构体和剪接变体问题；通过 CD-HIT 减少相似转录本的冗余；运用 Corset 进行转录本稀疏化和聚类优化。此外，还使用 BUSCO 进行质量评估，Bowtie2 和 Samtools 进行序列比对，TransDecoder 预测开放阅读框（ORF），Salmon 进行转录本定量。
下面来详细看看这项研究的结果：
- 便捷的配置与执行：HPC-T-Assembly 通过面向网络的界面，让用户能轻松为多个物种配置分析参数。用户在本地计算机上完成参数设置后，系统会自动生成用于并行计算的软件，用户只需在超级计算机上通过简单的命令行就能启动分析。例如，用户下载程序并在本地运行配置脚本后，就能在浏览器中打开界面设置参数，生成的文件传输到 HPC 集群后，执行几个简单命令即可开始分析。
- 高效的数据处理流程：该工具的数据处理流程包含多个有序且并行的步骤。先是对原始读取数据进行质量检查和修剪，去除可能影响后续分析的杂质。然后进行从头组装，将修剪后的读取数据聚合成转录本序列。接着，通过聚类和冗余减少步骤，优化数据。最后，并行执行质量评估、比对测量、转录本定量和 ORF 预测等操作，全面评估转录组的质量和特征。
- 强大的多物种处理能力：HPC-T-Assembly 的一大亮点是能够同时处理多个物种的 RNA-seq 数据。用户只需在文本文件中列出不同物种的 RNA-seq 样本数据集，通过界面上传，工具就能为每个物种并行生成转录组。这一功能在研究生物多样性等大规模数据项目中，具有极大的优势。
- 性能优势显著：与其他同类工具相比，HPC-T-Assembly 具有明显优势。它拥有简单直观的图形用户界面（GUI），方便非专业用户操作，而其他工具大多依赖命令行界面。它无需复杂的虚拟环境设置，安装过程简单自动化。而且，只有它能并行处理多个物种的数据集，为大规模转录组和元转录组分析项目提供了有力支持。
在研究结论和讨论部分，HPC-T-Assembly 的重要意义不言而喻。转录组学对于揭示复杂生物现象的分子机制至关重要，而快速可靠的从头转录组组装并行工作流程，为研究人员提供了进行下游分析的关键数据资源，如差异基因表达分析、注释、推断调控元件和进化模式等。这些分析对于生物医学、生态学和进化生物学等多个领域的研究都具有重要价值。HPC-T-Assembly 大大缩短了从头转录组组装的执行时间，不仅适用于单个生物的研究，还能同时对多个生物进行研究。即使是没有并行计算专业知识的研究人员，也能通过其友好的图形界面轻松在 HPC 环境中开展工作。这一工具的出现，为生命科学和健康医学领域的研究开辟了更广阔的道路，推动相关研究迈向新的高度。
