Учёные впервые секвенировали полную РНК единичной клетки
Исследователи из RIKEN Advanced Center for Computing and Communications (ACCC, Япония) разработали метод RamDA-seq (random displacement amplification sequencing), позволяющий проводить полноразмерное секвенирование всей РНК единичной клетки. Это важный шаг для понимания развития и функций отдельных клеток в биологических системах.
Проблема неполяризованных РНК
До сих пор ключевой проблемой в секвенировании РНК единичных клеток была сложность определения последовательностей неполиаденилированных РНК (без поли-А-хвоста). Эти РНК имеют низкую экспрессию, особую структуру и, как показали недавние исследования, участвуют в различных клеточных функциях и заболеваниях. Существующие методы либо не могли их детектировать, либо делали это с очень низкой чувствительностью.
Преимущества метода RamDA-seq
Новый метод, описанный в Nature Communications, объединяет несколько подходов и обладает ключевыми преимуществами:
- Высокая чувствительность как к полиаденилированным, так и к неполиаденилированным РНК.
- Хорошая воспроизводимость результатов.
- Устойчивость к систематическим ошибкам (bias), часто возникающим при секвенировании.
- Способность получать полноразмерные последовательности даже очень длинных транскриптов.
Тестирование на эмбриональных стволовых клетках мыши подтвердило, что метод корректно определяет последовательности известных РНК, а также обнаруживает ранее неизвестные последовательности.
Ключевые открытия
Применение RamDA-seq позволило сделать несколько важных наблюдений:
- Динамическая регуляция неполиаденилированных РНК: их экспрессия зависит от состояния дифференцировки клетки.
- Анализ рекурсивного сплайсинга: уникального явления в определённых генах — на уровне единичной клетки.
- Изучение активности энхансерных РНК (eRNA), которые отражают функции регуляторных участков генома.
Итоши Никайдо, руководитель исследования: «Мы очень воодушевлены положительными результатами и надеемся, что учёные по всему миру смогут использовать этот метод для получения новых данных об экспрессии генов в отдельных клетках, что позволит лучше понять сложность биологических систем».