Vigilância de todo o genoma de erros de transcrição em organismos eucarióticos

O genoma fornece um modelo biológico preciso de vida. Para implementar esta planta corretamente, é importante para o genoma para ser transcrito com grande precisão. No entanto, a transcrição é improvável que seja livre de erros. Por exemplo, a ARN-polimerase tem sido conhecido para ser propenso em vitro^1,2, e recentemente foi demonstrado que cometem erros na vivo assim^3,5,6, particularmente quando confrontado com DNA danos^7,8,9,10. Tomados em conjunto, estas observações indicam que os erros de transcrição ocorrem continuamente em todas as células vivas, sugerindo que poderia ser uma potente fonte de proteínas mutantes.

Este processo, denominado transcriptional mutagênese, difere de mutagénese clássica de duas maneiras. Em primeiro lugar, em contraste com as mutações genéticas, erros de transcrição afetam células mitóticas e pós mitóticas, como eles não dependem de replicação do DNA. Estudar os mecanismos que a fidelidade da transcrição de impacto, portanto, proporcionará insights valiosos sobre a carga de mutação das células mitóticas e pós mitóticas. Curiosamente, erros de transcrição recentemente têm sido implicados na promoção da agregação de proteínas^11,12,13 e tem sido a hipótese para contribuir para ambos de carcinogênese¹⁰ e o desenvolvimento da resistência aos antibióticos em bactérias¹⁴.

Em segundo lugar, em contraste com as mutações genéticas, erros de transcrição são transitórios na natureza. Sua existência temporária é particularmente desafiadora porque erros de transcrição torna extremamente difícil de detectar. Por exemplo, enquanto vários laboratórios desenvolveram ensaios repórter valioso para o estudo de mutagénese transcriptional, estes ensaios só são capazes de medir erros de transcrição em um número limitado de contextos e de^4,de organismos modelo¹⁵. Para superar essas limitações, muitos pesquisadores se voltaram para a tecnologia de sequenciamento de RNA (RNA-seq), que teoricamente permite erros de transcrição que gravassem em todo a transcriptoma de qualquer espécie. No entanto, estes estudos são facilmente confundidos por artefatos de construção de biblioteca, tais como erros de transcrição reversa, erros de amplificação da PCR e a natureza propensa de sequenciamento em si. Por exemplo, reversa transcriptases cometer um erro de aproximadamente todas as bases de ~ 20.000, enquanto ARN-polimerase (RNAPs) é esperado para fazer apenas um erro cada 300.000 bases^5,6. Porque a taxa de erro de transcrição reversa sozinha anões a taxa de erro de polymerases do RNA no interior das células, é virtualmente impossível de distinguir os erros de transcrição verdadeira de artefatos causados pela preparação biblioteca em dados de RNA-Seq tradicional ( Figura 1a).

Para resolver este problema, desenvolvemos uma versão otimizada do círculo-sequenciamento (Cirseq, ou C-seq doravante) ensaio^5,16. Este ensaio permite ao usuário detectar erros de transcrição e outras variantes raras no ARN em todo o transcriptoma⁵. O ensaio da circular-sequenciamento leva este nome porque uma etapa chave neste ensaio gira em torno de circularização de RNA. Uma vez que as metas de RNA são circularizou, são reversos transcrito em uma forma de círculo rolante, para produzir moléculas de cDNA linear que contêm várias cópias do mesmo modelo do RNA. Se um erro estava presente em um desses modelos, esse erro também estaria presente em cada repetição única contida dentro da molécula de cDNA. Em contraste, os erros introduzidos por transcrição reversa, amplificação por PCR ou sequenciamento tendem a surgir aleatoriamente e assim estará presentes em apenas uma ou duas repetições. Assim, gerando uma sequência de consenso para cada molécula de cDNA, e distinção entre erros aleatórios de erros que ocorrem em todas as repetições, artefatos de construção de biblioteca podem efetivamente ser separados de erros de transcrição de verdade (Figura 1b).

Se usado corretamente, o ensaio de seq-C pode ser usado para detectar com precisão a taxa de base substituições, inserções e exclusões no RNA ao longo da transcriptoma de qualquer espécie (por exemplo, ver Traverse e Ochman¹⁷). Por exemplo, nós usamos o ensaio C-seq para fornecer medidas de todo o genoma da taxa de erro de transcrição em Saccharomyces cerevisiae, Drosophila melanogastere Caenorhabditis elegans com uma única resolução base⁵ (inédita observações). Originalmente usado para sequenciar com precisão as populações de vírus de RNA, esta versão otimizada do ensaio C-seq foi racionalizado para minimizar as condições adversas durante a preparação da biblioteca que contribuem para os artefatos de construção de biblioteca. Além disso, usando um número de kits comercialmente disponíveis, a taxa de transferência do ensaio é muito melhorada, além de sua facilidade de utilização. Se usado corretamente, este teste pode detectar com precisão a milhares de erros de transcrição por replicar, melhorando desse modo extremamente em anteriores estudos⁶. Em geral, este método fornece uma ferramenta poderosa para estudar transcriptional mutagênese e permitirá ao usuário a ganhar novos insights sobre os mecanismos que controlam a fidelidade da transcrição em uma ampla gama de organismos.