Using equivalence class counts for fast and accurate testing of differential transcript usage [version 2; peer review: 1 approved, 2 approved with reservations]

Background: RNA sequencing has enabled high-throughput and fine-grained quantitative analyses of the transcriptome. While differential gene expression is the most widely used application of this technology, RNA-seq data also has the resolution to infer differential transcript usage (DTU), which can elucidate the role of different transcript isoforms between experimental conditions, cell types or tissues. DTU has typically been inferred from exon-count data, which has issues with assigning reads unambiguously to counting bins, and requires alignment of reads to the genome. Recently, approaches have emerged that use transcript quantification estimates directly for DTU. Transcript counts can be inferred from 'pseudo' or lightweight aligners, which are significantly faster than traditional genome alignment. However, recent evaluations show lower sensitivity in DTU analysis compared to exon-level analysis. Transcript abundances are estimated from equivalence classes (ECs), which determine the transcripts that any given read is compatible with. Recent work has proposed performing a variety of RNA-seq analysis directly on equivalence class counts (ECCs). Methods: Here we demonstrate that ECCs can be used effectively with existing count-based methods for detecting DTU. We evaluate this approach on simulated human and drosophila data, as well as on a real dataset through subset testing. Results: We find that ECCs have similar sensitivity and false discovery rates as exon-level counts but can be generated in a fraction of the time through the use of pseudo-aligners. Conclusions: We posit that equivalence class read counts are a natural unit on which to perform differential transcript usage analysis

RNA sequencing data : hitchhiker's guide to expression analysis

Gene expression is the fundamental level at which the results of various genetic and regulatory programs are observable. The measurement of transcriptome-wide gene expression has convincingly switched from microarrays to sequencing in a matter of years. RNA sequencing (RNA-seq) provides a quantitative and open system for profiling transcriptional outcomes on a large scale and therefore facilitates a large diversity of applications, including basic science studies, but also agricultural or clinical situations. In the past 10 years or so, much has been learned about the characteristics of the RNA-seq data sets, as well as the performance of the myriad of methods developed. In this review, we give an overview of the developments in RNA-seq data analysis, including experimental design, with an explicit focus on the quantification of gene expression and statistical approaches for differential expression. We also highlight emerging data types, such as single-cell RNA-seq and gene expression profiling using long-read technologies

Apprendre de la résistance pour mieux orienter les traitements contre la leishmaniose

La leishmaniose est une menace pour la santé d'environ 1 milliard d'individus globalement et son contrôle est précaire. L'un des points culminants de ce contrôle est le traitement des cas par la chimiothérapie. Seulement 4 composés sont actuellement recommandés pour traiter la leishmaniose. L'utilisation de ces composés est restreinte par leur coût, la complexité d'administration et par l'émergence de résistance. Il y a donc un besoin urgent de nouvelles molécules pour traiter la leishmaniose. L'étude de la résistance fourni une multitude d'informations qui peut permettre d'ajuster les traitements et le développement de nouvelles molécules. En effet l'étude de la résistance permet l'identification de marqueurs de résistance, de choisir les composantes d'une multithérapie de façon à contrer l'émergence de résistance et même de dévoiler les cibles thérapeutiques de certains composés. Dans le cadre de la présente thèse, deux méthodes génomiques pour faire l'étude de la résistance ont été utilisées, soit le séquençage de génomes de souches cliniques résistantes et l'application du Cos-Seq (un criblage génomique par gain de fonction) sur des molécules nouvelles ou repositionnées ayant une activité anti-Leishmania. Cela a permis l'identification de marqueurs de résistance, et de cibles thérapeutiques. Le séquençage de génomes de parasite résistants a mis en lumière une insertion de 2 nucléotides dans le gène de l'aquaglycéroporine AQP1. Des expériences d'édition de l'ADN ont validé AQP1 comme marqueur de la résistance à l'antimoine chez les souches cliniques. La technique de Cos-seq a été utilisé avec un composé GSK TCMDC 143295 et a mis en lumière la sous-unité régulatrice RPN1, une composante clé du protéasome. Le niveau de résistance observé suite à la transfection de RPN1, l'interaction drogue-RPN1 telle qu'observée par protection à la trypsine, et l'essentialité du gène RPN1 nous porte à croire qu'il s'agit de la cible thérapeutique de TCMDC 143295. L'approche Cos-seq a également été utilisée avec six drogues repositionnées et actives contre le Leishmania. Les résultats les plus probants sont les suivants. Nous avons réussi à isoler la cible de la terbinafine soit la squalene époxydase ERG1. Cette même époxydase conférait une hyper susceptibilité au kétoconazole. Nous avons isolé un cosmide enrichi avec une sélection avec la tafenaquine qui code pour une NAD synthase et qui pourrait s'avérer sa cible. Finalement nous avons isolé des cosmides, suite à une sélection avec le tamoxifène et l'allopurinol, qui codent respectivement pour des transporteurs ABC et des transporteurs membranaires. Des études supplémentaires détermineront si ces différents gènes enrichis lors du crible sont des cibles ou des mécanismes de résistance. Bien que de plus amples expérimentations seront nécessaire afin de consolider les informations recueillies dans la présente thèse, elles sont tout de même déjà des pistes solides pour mieux orienter le développement ou l'amélioration de nouvelles molécules ainsi que l'approche de traitement des leishmanioses. Cela démontre une fois de plus l'utilité d'étudier la résistance pour permettre une meilleure approche du contrôle de la leishmaniose