高品質のシーケンシングデータは、データの信頼性と複製可能性を確保する上で重要な部分であり、高品質のシーケンシングデータを取得することは、高品質の出発物質を使用することを意味します。 RNA-seqデータの場合、これはRIN（RNA Integrity Number）が高いRNAを使用することを意味し、1-10の10点スケールで、RNAの品質を示す標準化された番号を研究者に提供し、個々のバイアスと解釈をプロセスから取り除くことを意味します。
RINは、RNAの完全性が以前に計算された方法、すなわち28Sと18Sの比よりも大幅に改善されています。 28Sは約5kb、18Sは約2kbであるため、理想的な28S:18s比は2.7:1ですが、ベンチマークは約2:1と考えられています。 しかし、この測定は、rRNA（非常に安定した分子）の品質がmRNAの品質を直線的に反映しているという仮定に依存しており、これは実際にははるかに安定性が
図1:異なるRIN値を持つRNAサンプルのRNAトレース。 高品質のサンプルと低品質のサンプルの違いに注意してください。
幸いなことに、Agilent Technologiesはより良い方法、RIN値を開発しました。 Agilentは、RIN値を計算する洗練されたアルゴリズムを開発しました。この測定値は、28S:18s比で大幅に改善されています。 RINは、図1
でわかるように、RRNA測定値だけでなくRNAサンプル全体を考慮に入れた点で改善されています。Chenらによって遺伝子発現の質を決定する際のRNAの完全性の重要性が検討されました。 2014年には、4つの異なるRIN番号（4.5–9.4）と3つの異なるライブラリ調製方法（poly-a selected、rRNA枯渇、およびtotal RNA）のRNAサンプルを合計12サンプル比較した。 次に、最高品質のRNAとライブラリー調製法の間のより分解されたサンプルとの間の遺伝子発現の相関係数を計算した。
図2:poly-A選択されたRNAライブラリー調製物のみが、RIN値の減少とともにデータ品質の低下を経験する。
興味深いことに、高品質と低品質のRNAとの相関が有意に減少した唯一のライブラリ調製方法は、poly-A selectedライブラリ調製方法でした。 他の2つのライブラリ調製方法は、低いRinでも0.95を超える相関係数を持っていました（図2を参照）。
この背後にある理由は、poly-A選択された劣化したサンプルは、ますます3’バイアスされたライブラリの準備になり、したがって、あなたのデータから貴重な 他の方法は、（選択とは対照的に）処置なしまたはrRNA除去のいずれかを伴うので、全体的なサンプルにおけるバイアスはかなり少ない。
poly-A選択したライブラリー調製方法のみがRINが低いように見えますが、プロバイダーはすべてのライブラリー調製方法に対して比較的高品質のRNAサンプ しかし、低品質のRINの重要なサンプルをお持ちの場合は、プロバイダーと直接オプションを議論する価値があるかもしれません。 Rinのサンプルの配列決定についてのそれ以上の質問があったら私達にここに連絡して下さい。