Nanopore sequencing enables direct measurement of RNA molecules without conversion to cDNA, thus opening the gates to a new era for RNA biology. However, the lack of molecular barcoding of direct RNA nanopore sequencing data sets severely affects the applicability of this technology to biological samples, where RNA availability is often limited. Here, we provide the first experimental protocol and associated algorithm to barcode and demultiplex direct RNA nanopore sequencing data sets. Specifically, we present a novel and robust approach to accurately classify raw nanopore signal data by transforming current intensities into images or arrays of pixels, followed by classification using a deep learning algorithm. We demonstrate the power of this strategy by developing the first experimental protocol for barcoding and demultiplexing direct RNA sequencing libraries. Our method, DeePlexiCon, can classify 93% of reads with 95.1% accuracy or 60% of reads with 99.9% accuracy. The availability of an efficient and simple multiplexing strategy for native RNA sequencing will improve the cost-effectiveness of this technology, as well as facilitate the analysis of lower-input biological samples. Overall, our work exemplifies the power, simplicity, and robustness of signal-to-image conversion for nanopore data analysis using deep learning.

中文翻译：

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使用纳米孔测序和深度学习对天然 RNA 进行分子条形码编码。

纳米孔测序可以直接测量 RNA 分子，而无需转换为 cDNA，从而为 RNA 生物学打开了新时代的大门。然而，缺乏直接 RNA 纳米孔测序数据集的分子条形码严重影响了该技术对生物样品的适用性，其中 RNA 的可用性通常是有限的。在这里，我们提供了第一个实验协议和相关算法来条形码和解复用直接 RNA 纳米孔测序数据集。具体来说，我们提出了一种新颖而稳健的方法，通过将电流强度转换为图像或像素阵列，然后使用深度学习算法进行分类，从而对原始纳米孔信号数据进行准确分类。我们通过开发第一个用于条形码和解复用直接 RNA 测序文库的实验方案来证明该策略的威力。我们的方法 DeePlexiCon 可以对 93% 的读数进行分类，准确率为 95.1%，或对 60% 的读数进行分类，准确率为 99.9%。用于天然 RNA 测序的高效且简单的多路复用策略的可用性将提高该技术的成本效益，并促进对低输入生物样品的分析。总体而言，我们的工作体现了使用深度学习进行纳米孔数据分析的信号到图像转换的强大功能、简单性和稳健性。用于天然 RNA 测序的高效且简单的多路复用策略的可用性将提高该技术的成本效益，并促进对低输入生物样品的分析。总体而言，我们的工作体现了使用深度学习进行纳米孔数据分析的信号到图像转换的强大功能、简单性和稳健性。用于天然 RNA 测序的高效且简单的多路复用策略的可用性将提高该技术的成本效益，并促进对低输入生物样品的分析。总体而言，我们的工作体现了使用深度学习进行纳米孔数据分析的信号到图像转换的强大功能、简单性和稳健性。