Assessment of transcript reconstruction methods for RNA-seq. - Université de Rennes Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Nature Methods Année : 2013

Assessment of transcript reconstruction methods for RNA-seq.

Tamara Steijger
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Josep F Abril
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Pär G Engström
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Martin Akerman
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Tyler Alioto
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Giovanna Ambrosini
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Stylianos E Antonarakis
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Jonas Behr
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Paul Bertone
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Regina Bohnert
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Philipp Bucher
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Nicole Cloonan
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Jiang Du
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Sandrine Dudoit
Mark Gerstein
Thomas R Gingeras
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David Gonzalez
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Sean M Grimmond
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Lukas Habegger
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Jennifer Harrow
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Tim J Hubbard
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Christian Iseli
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André Kahles
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Jing Leng
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Suzanna Lewis
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Ali Mortazavi
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Peter Niermann
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Gunnar Rätsch
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Joel Rozowsky
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Andrea Sboner
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Marcel H Schulz
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Steven M J Searle
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Naryttza Diaz Solorzano
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Brian J Stevenson
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David Weese
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Simon White
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Barbara J Wold
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Jie Wu
Thomas D Wu
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Georg Zeller
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Daniel Zerbino
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Michael Q Zhang
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Résumé

We evaluated 25 protocol variants of 14 independent computational methods for exon identification, transcript reconstruction and expression-level quantification from RNA-seq data. Our results show that most algorithms are able to identify discrete transcript components with high success rates but that assembly of complete isoform structures poses a major challenge even when all constituent elements are identified. Expression-level estimates also varied widely across methods, even when based on similar transcript models. Consequently, the complexity of higher eukaryotic genomes imposes severe limitations on transcript recall and splice product discrimination that are likely to remain limiting factors for the analysis of current-generation RNA-seq data.

Dates et versions

hal-00909081 , version 1 (25-11-2013)

Identifiants

Citer

Tamara Steijger, Josep F Abril, Pär G Engström, Felix Kokocinski, Martin Akerman, et al.. Assessment of transcript reconstruction methods for RNA-seq.. Nature Methods, 2013, 10 (12), pp.1177-1184. ⟨10.1038/nmeth.2714⟩. ⟨hal-00909081⟩
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