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당연한, 흔한 일입니다. 그래서 RNA-seq 분석에서 read count를 exon 단위가 아니라, gene단위나 transcript 단위로 총합을 구하게 되는 것이죠. 이건 실제(real)적인 문제일 수도 있고, 분석기술의 한계일 수도 있습니다. 이 분야에서 자주 나오는 연구주제 중 하나입니다. 'exon-specific bias', 'bias in coverage' 등으로 구글해보세요.
깊게 생각해 보지는 않았지만, 샘플 특성이나 RNA의 품질, alternative transcription, 시퀀싱 라이브러리의 품질, read mapping algorithm, 참조 유전체의 서열 특성과 annotation 수준 정도를 변수로 들겠습니다. transcript의 앞 뒤로 나타나는 coverage bias는 RNA 품질, 라이브러리, 매핑의 문제라고 할 수 있고, 내부 exon에서 건너뛰는 현상은 alternative transcription이나 매핑옵션을 생각해보겠습니다. read가 붙고 남은 trimmed 부분의 서열을 자세히 보면 매핑의 문제인지, alternative transcription인지 그 원인을 판단할 수 있습니다.
실험에 따라서 alternative transcription이 상당히 높은 수준으로 일어나니까 유전자 발현 조절에 관한 새로운 발견으로 이어질 수도 있습니다.