解决办法是构建一个单链库。但是单链库的构建步骤多,甚至有较难的RNA-RNA连接步骤,没有实现商业化。而且,单链库对于反义转录无能为力。
其次,是生物信息学方面的。凡是高通量的东西,都存在一个数据挖掘的问题。质量控制是第一步,如何从海量数据中去除低质量的测序结果就是问题。第二步拼接。拿到高质量的测序数据之后,需要把少则30,多则上百的片段比对拼接到模板基因组上去。现有的程序包括ELAND, SOAP, MAQ以及RMAP等。我们知道,对于RNA来说,它会有一个ployA的尾巴,它还会有拼切剪接,它会有junction,这同DNA比对拼接就有很大的不同。其次,因为片段很小,而基因组很大,总是会有许多片段会比对到多个位点上去。当然这些都有解决办法,只不过只要是算法,就总有完善的空间。最有效的手段还是提高测序长度。
其三就是测序深度与花费的矛盾。有钱当然好办,基因组再大,加大测序深度就好了。但是深度测序是很花钱的,加大测序深度并不是所有实验室都可以承受,而且值不值得也是个问题。
RNA-Seq有着巨大的应用前景。比如说它可以明确基因或者外显子的边界。一次RNA-Seq就可以明确大量的基因和外显子边界。比如它可以扩展对转录复杂性的认识。对于人类而言,RNA剪接事件已经被确认的就有31618,还有更多有待我们去解,尤其是各类疾病成因的研究。比如它对低频度转录事件的发现。这无疑是对生物噪音研究的一大利器。
因为RNA-Seq是可以定量的,所以在系统生物学方面,也会成为极为重要的手段。