Complémentarité des approches de type "assemblage d'abord" et "cartographie d'abord" pour l'annotation de l'épissage alternatif et l'analyse différentielle à partir de données RNAseq.

Résumé Les analyses à l'échelle du génome estiment que plus de 90 % des gènes humains multi exoniques produisent au moins deux transcrits par épissage alternatif (EA). Diverses méthodes bioinformatiques sont disponibles pour analyser l'EA à partir de données RNAseq. La plupart des méthodes commencent par la mise en correspondance des lectures avec un génome de référence annoté, mais certaines commencent par un assemblage de novo des lectures. Dans cet article, nous présentons une comparaison systématique d'une approche de cartographie en premier (FARLINE) et d'une approche d'assemblage en premier (KISSPLICE). Nous avons appliqué ces méthodes à deux ensembles indépendants de données RNAseq et avons constaté que les prédictions des deux pipelines se chevauchaient (70% des événements de saut d'exon étaient communs), mais avec des différences notables. L'approche fondée sur l'assemblage a permis de trouver davantage de nouvelles variantes, notamment de nouveaux exons et sites d'épissage non annotés. Elle a également prédit des SA dans des gènes récemment dupliqués. L'approche " mapping first " a permis de trouver davantage de variantes d'épissage faiblement exprimées et de variantes d'épissage chevauchant des répétitions. Ces travaux démontrent que l'annotation des SA par une seule approche conduit à l'omission d'un grand nombre de candidats, dont beaucoup sont régulés de manière différentielle entre les conditions et peuvent être validés expérimentalement. Nous préconisons donc l'utilisation combinée des approches de cartographie et d'assemblage pour l'annotation et l'analyse différentielle des AS à partir d'ensembles de données RNAseq.