基于变异系数的RNA-seq数据过滤方法保留低表达转录因子并揭示单核RNA-seq中的特定细胞群

《Plant and Cell Physiology》：Precision-Based Filtering Facilitates Cross-Referencing of Conventional and Single-Nucleus Transcriptomes to Identify Time- and Temperature-Sensitive Cell Populations

　　通过RNA测序（RNA-seq）进行的转录组分析已成为从完整生物体、解剖组织到单细胞水平进行分子表征的通用方法。这些实验持续提供海量数据，描述分子状态及对多种条件的响应。然而，RNA-seq分析的标准方法通常使用表达水平过滤器，以减少噪声而可能消除有用的数据。本文描述了一种基于变异系数的RNA-seq基因表达数据过滤器的实现方法。该过滤器优先保留重复样本间一致性较高的数据，使低表达但变异度低的基因得以保留用于下游分析。我们使用两个独立的拟南芥（Arabidopsis）RNA-seq数据集表明，与低严格度的表达水平过滤器相比，该过滤器能够纳入更多的转录因子。该效应与测序深度无关。我们发现，这些低表达基因在我们单核（sn）RNA-seq数据集中标记了特定的细胞群，可能促进对当前未知细胞类型或状态的表征。我们进一步分析了在两种生长温度下全天不同时间点采样的共表达基因群，并将其与snRNA-seq细胞群进行关联，发现了具有高光合作用能力的细胞群，以及以高细胞分裂和翻译为特征的细胞状态的证据。这些方法可以扩展应用到许多系统的RNA-seq分析中，促进构建更详细的组织特异性基因调控网络模型。