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传统的 RNA-seq 分析高度依赖基因组比对和基因注释，这限制了其在非模式生物中的适用性，并引入了可能掩盖调控复杂性的偏倚。我们提出 MKMC（Multi-sample Kmer Counter），这是一种可扩展的、无参考的 RNA-seq 分析工具包，利用基于 k-mer 的统计方法在无需比对的情况下检测生物学变异。MKMC 将快速 k-mer 计数、丰度矩阵生成、归一化、降维和差异分析整合到统一的工作流程中。在多样化的数据集中，MKMC 重现了关键的生物学信号，包括鳉鱼肝脏中的性别差异，并在差异表达分析和转录组年龄预测方面与基于比对的流程表现相当。值得注意的是，MKMC 检测到了传统方法遗漏的异构体特异性事件，其中之一已通过原位杂交得到验证。这些结果揭示了先前隐藏的异构体水平调控事件，它们促成了与性别和年龄相关的转录程序。MKMC 为基于比对的方法提供了一种稳健、可扩展的替代方案，从而能够在模式与非模式系统中开展转录组发现。尽管本文主要聚焦于 RNA-seq 这一主要应用，MKMC 也广泛适用于任何基于 k-mer 的新一代测序数据分析。
5 美国加利福尼亚州斯坦福大学 Byers 眼科研究所、Mary M. and Sash A. Spencer 视觉研究中心、眼科学系。 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 公开提供。
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发布于 2026 年 7 月 10 日。
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MKMC 利用 k-mer 表征实现无参考转录组分析
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MKMC 利用 k-mer 表征实现无参考转录组分析
Lajoyce Mboning， Maciej Dlugosz， Marek Kokot， Jingxun Chen， Emma K. Costa， Man-Ru Wu， Sui Wang， Louis-S Bouchard， Sebastian Deorowicz， Matteo Pellegrini
bioRxiv 2026.07.06.736868； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.06.736868
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MKMC 利用 k-mer 表征实现无参考转录组分析
Lajoyce Mboning， Maciej Dlugosz， Marek Kokot， Jingxun Chen， Emma K. Costa， Man-Ru Wu， Sui Wang， Louis-S Bouchard， Sebastian Deorowicz， Matteo Pellegrini
bioRxiv 2026.07.06.736868； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.06.736868
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.06.736868v1?rss=1
🏷️ 无参考转录组 RNA-seq分析 k-mer统计 差异表达分析 异构体调控 非模式生物