RNA编辑位点不再只靠A到G信号：双酶法加InoDREAM，在HEK293T细胞给出59万余个高置信肌苷位点
核心概要
RNA肌苷位点的定位长期依赖测序中A到G的碱基转换，难以与DNA突变和测序错误区分。REX-seq把EndoV对肌苷的切割与XRN-1只降解带5′磷酸末端的片段结合起来，在保留基因表达定量的同时给出切割信号；在HEK293T细胞中识别出590,249个高置信肌苷位点，其中84,645个为此前未报道的新位点。以这批位点训练的InoDREAM在留出测试集上取得AUROC 0.965、平均精度0.964，对照EditPredict为0.921和0.890。
深度剖析
RNA肌苷位点现在可以同时从切割信号和表达定量两个方向读出，而不必只依赖A到G的碱基转换。 此前的EndoV类富集方法会改变编辑位点的原始化学计量比，使绝对定量无法进行，并在富集过程中丢失基因表达谱信息。 在HEK293T细胞中，REX-seq识别出590,249个高置信肌苷位点，其中84.2%与REDIportal数据库记录重叠；用REX-seq定量的含肌苷基因表达水平与传统RNA-seq高度相关，相关系数r=0.99。
双酶法的做法是让EndoV在肌苷下游切开，再由XRN-1清掉切口下游带5′磷酸的片段。 EndoV切割产生5′磷酸末端，XRN-1是一种依赖5′单磷酸的5′→3′核糖核酸外切酶，只降解带这种末端的RNA片段。 用60个核苷酸的含肌苷合成RNA做体外验证，EndoV在肌苷位点特异切割，XRN-1只降解切割产生的下游5′磷酸片段，不含肌苷、带5′-OH末端的RNA链保持完整。
InoDREAM把REX-seq的高置信位点当作训练数据，从201个核苷酸的序列窗口预测某个腺苷是否会被编辑。 此前的EditPredict用REDIportal中约467万个计算推导的编辑位点训练，其中多数缺乏实验验证。 在与EditPredict使用同一套REX-seq高置信位点训练、并在留出测试集评估的条件下，InoDREAM的AUROC为0.965、平均精度为0.964，EditPredict为0.921和0.890；在51 bp上下文下InoDREAM的AUC为0.953、AP为0.950，ATTIC为0.591和0.550。
启示与展望
已展示的范围是HEK293T细胞mRNA中的人脑组织对照实验，以及基于REDIportal多组织位点的模型评估；对低丰度新位点，作者指出位点特异的正交验证（如靶向扩增子测序或RT-PCR）仍是确认的金标准。
XRN-1消化在成簇编辑区域引入约前50 bp的轻度5′偏倚，Δ小于0.1，50 bp之后的编辑水平与RNA-seq高度一致；顺式增强子与沉默子基序、以及RBP结合基序均由模型计算得出，尚缺直接实验验证；对MSI1和PTBP1的siRNA敲低只带来很小的全局编辑变化（平均Δ分别为–0.049和–0.014）。