外泌体多组学12-cell与exosome lncRNA数据分析大比拼

不同的细胞编码和长链非编码rna亚群，富集在EV中，可以在细胞之间进行功能转移，支持细胞-细胞通信的调节形式。本研究全面鉴定了EVs中分泌的不同类型的CRC细胞外lncRNA，并证明了EVs输出不同的特定RNA

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文章信息

• 文献标题：Diverse Long RNAs Are Differentially Sorted into Extracellular Vesicles Secreted by Colorectal Cancer Cells
• Doi：10.1016/j.celrep.2018.09.054
• 发表时间：Cell Rep. 2018 October 16
• 通讯作者：James G. Patton 范德比尔特大学医学中心生物科学系

数据情况

mutant KRAS cell lines vs WT KRAS cells

Comparison of Long RNAs in Cells versus EVs

cellular的lncRNA数据唯一比对率~70%，while in EVs 为30%–50%：EV文库中唯一比对reads丰度的减少不是由于污染RNA的扩增和测序，而是由于多个错配在EV RNA中比在细胞RNA中更为普遍。对不匹配reads增加的一种可能解释是，EV中存在更多的修饰RNA，这可能会改变文库构建过程中的碱基掺入。 (unpublished data)

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接下来，我们将read比对限制到明确注释的基因组区域，然后在样本之间进行两两分析。结果显示，重复细胞样本表现出高度的相关性(r=0。91-0.94)，而EV重复在3个重复样本之间的差异更大(r=0.76–0.95)。

在分析细胞外小RNA或我们的蛋白质组学分析时，我们没有观察到那么多的变异，但由于未知的原因（可能是批效应），我们在准备lncRNA库时观察到变异性增加。这种可变性不是由于输入RNA的差异或更低测序深度，然而，当我们比较EV和细胞RNA表达谱和只关注注释基因，分析显示，特定的RNA选择性地输出到EVs中，EVs和细胞之间的低相关性一致(DKO-1r=0.68–0.72，DKs-8r=0.68–0.78，DLD-1r=0.66-0.73)(图S1)

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在细胞数据集中，大部分的reads比对到唯一的注释基因区域（_{60%），而EV谱中更小比例的reads比对到唯一的注释基因（}5%-15%）(图1B)

细胞和EV数据集中剩余的未分配reads代表了映射到未注释位点的RNA种类。当定位不局限于注释基因区域时，细胞样本（_{70%）和EV样本（}30%-50%）中唯一比对reads百分比的差异支持了这一点(图1A)。

尽管在细胞和EV数据集中，大多数长RNA-seq reads都比对到已知的蛋白质编码序列上，但我们发现了细胞和EV之间特定RNA的差异富集 (Figure 1C)。与EV相比，在细胞中与蛋白质编码基因和已知lncrna对应的转录本比例更高。

对于EVs，我们观察到来自假基因和反义RNA的转录本的富集，而假基因转录本在细胞样本中几乎无法检测到（≤0.3%）(图1C)。

图D：不同类型RNA的RPKM表达占比显示：sRNA在细胞和EVs样本中变得更加普遍，但相对差异富集没有变化。

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本文与前面：cell与exosome sRNA数据分析大比拼的研究属于同一个研究团队所出，这次是比较了lncRNA表达谱在常规细胞与外泌体中不同：唯一比对率，EVs中比对率低的可能原因；样本之间相关性看差异；不同RNA类型占比富集差异。