Encontrar lo invisible
Los investigadores han desarrollado un método para extraer más información de los datos de secuenciación - Esto permitirá profundizar en la biología
Los organismos superiores almacenan su material genético en el núcleo de las células en forma de ácido desoxirribonucleico (ADN). En un proceso denominado transcripción, los segmentos individuales, los genes, se convierten en ácidos ribonucleicos mensajeros (ARNm). Posteriormente, el proceso de traducción produce proteínas como unidades funcionales más importantes.
Los puntos representan moléculas de ARNm que recorren diferentes distancias en un campo eléctrico según su tamaño. Las moléculas grandes (derecha) se separan en Laddder-seq de las pequeñas (izquierda) como a lo largo de los peldaños de una escalera.
LMU
Las células pueden activar o desactivar varios genes. Y las enfermedades también tienen patrones característicos de expresión génica. Por eso los científicos intentan secuenciar las moléculas de ARNm para extraer más información de ellas. El problema de las tecnologías establecidas es que a menudo se pierde información por el camino.
Un equipo dirigido por el Dr. Stefan Canzar, del Gene Center de Múnich, ha presentado ahora en Nature Biotechnology Ladder-seq, un método que permite obtener mejores resultados. Los científicos combinan cambios en el protocolo de secuenciación con técnicas asistidas por ordenador. Con la información adicional, el equipo de Canzar[D1] es capaz, por ejemplo, de descifrar la función de las unidades reguladoras de las células madre neurales en el cerebro de los ratones.
Un rompecabezas con información adicional
"En la secuenciación anterior, el primer paso era descomponer las moléculas de ARNm, dejándote, en sentido figurado, con las piezas desordenadas de un rompecabezas", explica Canzar. Los dispositivos modernos secuencian estos fragmentos en paralelo, lo que ahorra tiempo. Con potentes ordenadores, las partes individuales de la secuencia se vuelven a unir. En los últimos 10-15 años, se han optimizado varios métodos. "Sin embargo, sabemos que en el proceso se pierde información que no se puede reconstruir", afirma la investigadora de la LMU.
La Dra. Francisca Rojas Ringeling y Shounak Chakraborty, del grupo de Canzar, han modificado el protocolo habitual. Antes de la secuenciación propiamente dicha, los investigadores separan las moléculas de ARN en función de su longitud. La forma más fácil de hacerlo es una tecnología llamada electroforesis para separar las moléculas en un campo eléctrico. Según su tamaño, los ARNm recorren diferentes distancias. En el gel, aparecen como una escalera, de ahí el nombre de Ladder-seq. Sólo entonces los investigadores llevan a cabo la fragmentación y la secuenciación. Los algoritmos utilizan la información sobre el tamaño para reconstruir cada una de las piezas del puzzle con una precisión mayor de la que se podía obtener hasta ahora.
Aplicación de la muestra en neurobiología
Mediante una aplicación de muestra, los investigadores de la LMU han demostrado lo que puede conseguir Ladder-seq. En el experimento, observaron el empalme alternativo en el cerebro de ratones en desarrollo. Si se elimina una modificación química del ARN, la secuencia de la propia molécula de ARN cambia. Es decir, se obtiene un splicing alternativo. A partir del mismo gen, se produce un ARNm diferente y, en consecuencia, una proteína distinta, que carece de ciertos dominios estructurales. Ya no cumplen sus funciones biológicas en el cerebro de los ratones. Las células madre neurales permanecen en esta fase de desarrollo. Y ya no se diferencian en células nerviosas, porque los genes correspondientes están desregulados. Los cerebros de los roedores afectados están fuertemente deformados y las criaturas mueren poco después de nacer. "Sin el nuevo método, nunca habríamos podido responder a estas preguntas con tanta precisión y detalle", explica Canzar.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
Francisca Rojas Ringeling, Shounak Chakraborty, Caroline Vissers, Derek Reiman, Akshay M. Patel, Ki-Heon Lee, Ari Hong, Chan-Woo Park, Tim Reska, Julien Gagneur, Hyeshik Chang, Maria L. Spletter, Ki-Jun Yoon, Guo-li Ming, Hongjun Song, Stefan Canzar; "Partitioning RNAs by length improves transcriptome reconstruction from short-read RNA-seq data"; Nature Biotechnology; 2021
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