这篇文章有点乱搞，不看了

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Sctail

  • 使用read1 5‘端测序，来识别PAS
  • 然后使用read2 3’端来量化表达量
  • APA
    • 单个基因选择的PAS位点，就是添加polyA的位点可以不同
  • 目前的识别PAS的方法
    • 实验直接测得，所谓的PAS-seq
      • PolyA-seq、PAS-seq、3’READS和QuantSeq REV
    • 通过单细胞RNA-seq，再结合生物信息分析得到
      • scAPA、Sierra、scDaPars、MAAPER、scAPAtrap、SCAPTURE、SCAPE和Infernape

Introduction

  • （A） flow chart of the 3’ scRNA-seq gene expression library construction (10x Genomics).、
  • （B）直方图显示了每个转录本的reads 1 5‘端和reads 2 3’端的末端到注释的PAS的最常见距离。

  • 这里有点看不懂
    • IGV的截图显示了正向链基因S100A9的reads 1、reads 2和总reads的覆盖情况。
    • 直方图显示了正向链基因S100A9的reads 1或reads 2与注释PAS之间的距离。
    • IGV的截图显示了反向链基因DUSP1的reads 1、reads 2和总reads的覆盖情况。
    • IGV的截图显示了反向链基因DUSP1的reads 1、reads 2和总reads的覆盖情况。

在单细胞3’ RNA测序中，大多数方法和平台主要关注reads 2，而忽视了reads 1中的数据。reads 1中的cDNA能够捕获接近poly(dT)序列的区域，并可用于精确地检测PAS。