Computational methods for transcriptome-wide identification and characterization of RNA editing sites in paired sequencing samples

Unter RNA editing versteht man die co-transkriptionelle RNA Basenmodifikation, die die Diversität der Transkriptsequenzen erhöht, ohne das zugrundeliegende Genom zu verändern. Die editierten Basen können zu Aminosäuresubstitutionen führen, indem Codons verändert werden und Proteine entstehen, die nicht im Genom codiert sind. Des Weiteren kann RNA-Editing das Transkriptspleißen und die Transkriptstruktur beeinflussen sowie die mRNA-Stabilität und den Kernexport beeinträchtigen. Die RNA-Editing-Ereignisse werden als Single-Nucleotide-Varianten (SNVs) in RNA-Seq-Daten erkannt, wenn sie mit einer DNA-Referenzsequenz verglichen werden. Die Charakterisierung der RNA-DNA-Unterschiede (RDUs) an einer bestimmten Stelle ist der direkteste Weg zur Identifizierung. Im ersten Teil stellen wir einen neuartigen Ansatz zur Identifizierung von SNVs vor, bei dem Sequenzierungs-Reads direkt verglichen und Unterschiede in den beobachteten Nukleotidfrequenzen identifiziert werden. Wir zeigen, dass der Ansatz bei der Erkennung von SNVs mit niedriger Frequenz gegenüber Qualitätsabweichungen bei Base Calls überlegen und robuster ist. Im zweiten Teil erweitern wir den direkten Vergleich der Nukleotidfrequenzen zwischen Sequenzierungsproben auf Replikate. Wir evaluieren unseren Ansatz anhand simulierter Daten in zwei Szenarien und nutzen hierfür eine Reihe beliebter Varianten-Caller, um zu zeigen, dass unser Ansatz bestehende Methoden übertrifft. Abschließend wird die Leistung anhand von Sequenzierungsdaten aus ADAR-Knockdown-Experimenten mit menschlichen embryonalen Nierenzellen (HEK-293) und Drosophila melanogaster evaluiert. Im dritten Teil präsentieren wir die aktuellsten Entwicklungen in der Software und der Sequenzierung in der Domäne des RNA-Editing. Verbesserungen und eine neue Softwarearchitektur werden vorgestellt, die die Laufzeitverbesserungen sowie die Implementierung nativer Unterstützung für Sequenzierungsprotokolle zur Orientierung von Reads zum Ziel haben.

Authors

Publication Details

Journal
edoc Publication server (Humboldt University of Berlin)
Published
2026-05-22
DOI
https://doi.org/10.18452/37542
Primary Topic
RNA regulation and disease
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
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article

Computational methods for transcriptome-wide identification and characterization of RNA editing sites in paired sequencing samples

Michael Piechotta
edoc Publication server (Humboldt University of Berlin)
RNA regulation and disease
article

Computational methods for transcriptome-wide identification and characterization of RNA editing sites in paired sequencing samples

Michael Piechotta
article en

Abstract

Unter RNA editing versteht man die co-transkriptionelle RNA Basenmodifikation, die die Diversität der Transkriptsequenzen erhöht, ohne das zugrundeliegende Genom zu verändern. Die editierten Basen können zu Aminosäuresubstitutionen führen, indem Codons verändert werden und Proteine entstehen, die nicht im Genom codiert sind. Des Weiteren kann RNA-Editing das Transkriptspleißen und die Transkriptstruktur beeinflussen sowie die mRNA-Stabilität und den Kernexport beeinträchtigen. Die RNA-Editing-Ereignisse werden als Single-Nucleotide-Varianten (SNVs) in RNA-Seq-Daten erkannt, wenn sie mit einer DNA-Referenzsequenz verglichen werden. Die Charakterisierung der RNA-DNA-Unterschiede (RDUs) an einer bestimmten Stelle ist der direkteste Weg zur Identifizierung. Im ersten Teil stellen wir einen neuartigen Ansatz zur Identifizierung von SNVs vor, bei dem Sequenzierungs-Reads direkt verglichen und Unterschiede in den beobachteten Nukleotidfrequenzen identifiziert werden. Wir zeigen, dass der Ansatz bei der Erkennung von SNVs mit niedriger Frequenz gegenüber Qualitätsabweichungen bei Base Calls überlegen und robuster ist. Im zweiten Teil erweitern wir den direkten Vergleich der Nukleotidfrequenzen zwischen Sequenzierungsproben auf Replikate. Wir evaluieren unseren Ansatz anhand simulierter Daten in zwei Szenarien und nutzen hierfür eine Reihe beliebter Varianten-Caller, um zu zeigen, dass unser Ansatz bestehende Methoden übertrifft. Abschließend wird die Leistung anhand von Sequenzierungsdaten aus ADAR-Knockdown-Experimenten mit menschlichen embryonalen Nierenzellen (HEK-293) und Drosophila melanogaster evaluiert. Im dritten Teil präsentieren wir die aktuellsten Entwicklungen in der Software und der Sequenzierung in der Domäne des RNA-Editing. Verbesserungen und eine neue Softwarearchitektur werden vorgestellt, die die Laufzeitverbesserungen sowie die Implementierung nativer Unterstützung für Sequenzierungsprotokolle zur Orientierung von Reads zum Ziel haben.

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