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在Re-sequencing 的分析中,將Paired-end reads 對回到參考序列後的SAM 格式中,其中一個欄位”FLAG”,將會記錄paired-end reads 對回參考序列的特性。FLAG定義reads對回參考序列後的幾種特性,如圖一所式,其計算方法則是將read含有的每一個特性所對應的數值相加。

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圖一:SAM format中的FLAG欄位

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Fusion gene 從基因體或轉錄體來講,是2個分開的基因的成為1個混合基因(hybride gene)。在生物資訊分析上,若只做map到Reference genome,

生物資訊參數有時會設為90%相似性,即定序長度100bases情況下,有90bases以上核甘酸序列是一樣的,就可map到Reference genome,因此就只能看小片段的 Insertion/deletion。

 

有些研究,是想看virus genome插在chromosome哪個位置,此需要用fusion gene生物資訊分析方式。首先,要將reads map到Reference genome後,因有些reads與Reference genome相似性低,無法將Map上,就會產生unmapped reads。如下圖: 

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過去在進行 miRNA 的研究時,大多是以定序得到的短片段RNA(18~24 bp)去比對 miRBase ( miRNA precursor  mature miRNA),找出miRNA 的種類的表現量,但是這種方法主要的問題在於:

  1. 需要依賴miRBase 的完整性,miRBase沒有記錄的miRNA 即無法被發現;
  2. 只考慮到 mature miRNA 的序列相似度,但是卻忽略 miRNA形成過程(pri-miRNA → pre-miRNA → mature miRNA)pri-miRNA  pre-miRNA 會形成 hairpin 結構的特性;即便某樣品的短片段RNA能比對到 miRBase ,但是在 transcriptome 上卻無法形成 hairpin 結構,亦很難認定該短片段RNA 是有表現的 miRNA

 

為了解決傳統方法的問題,最近有些研究同時考慮了 miRNA 與 transcriptome 序列,並以多個面向進行分析:

 transcriptome方面:

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心肌病(CVD)是指伴有心肌功能障礙的心肌疾病。這類心血管疾病各個國家中一直是罹病死亡的主要因素,在2005年在全世界約有30%的死亡人數(1700百萬)離病死亡。新聞常常看到有青壯年發生心臟性猝死。這些情況常常是突發的心悸、暈倒之後休克,較嚴重的可能會無預警的猝死;但是病患在平常是很難被診斷出來的。單光在歐洲,就有48%的人死於心血管疾病,也造成23%的醫療負擔。儘管現代醫療管理方面進步,像是CVD的預後、致病機制研究和尋找潛在治療方法仍非常重要。

 

CVD常常伴隨著高血壓、高類固醇和抽煙等危險因子,但是這些因子僅和部分遺傳疾病類型有關。於是開始有人將研究CVD發展機制的希望轉向遺傳學和基因體學,希望可以找到其他致病的相關因子。只是上述因子相互影響而無法確認相互關係。其中比較困難的是在一些家族遺傳疾病中所發現的對應遺傳證據也不一定和其臨近基因有直接的關係,更不用說去釐清遺傳因子和環境因子的相互影響的關係。  

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