4 de ago. de 2022

Diversidade de RNA em tecidos humanos mapeados com tecnologia de sequenciamento emergente





SCD, 03/08/2022 



Os cientistas usaram a tecnologia de sequenciamento emergente para mapear a expressão de diferentes formas de genes em tecidos humanos.

A pesquisa sobre a diversidade de RNA em tecidos humanos, liderada por cientistas do New York Genome Center e do Broad Institute, é descrita em um estudo recente publicado na Nature. Quando o código genético é transcrito para RNA, um gene normalmente produz várias formas diferentes de moléculas de RNA, ou transcrições, com funções diferentes. Embora esse fenômeno seja conhecido há décadas, o catálogo de transcrições humanas permaneceu incompleto.

"Equipados com a mais recente tecnologia de sequenciamento, fomos capazes de ler segmentos de mais de mil nucleotídeos, em comparação com menos de cem com abordagens padrão", descreve o Dr. Beryl Cummings, um dos líderes do projeto e ex-bolsista de pós-doutorado na o Instituto Amplo. "É importante ressaltar que conseguimos fazer isso em escala de mais de 80 amostras de muitos tecidos, o que levou à descoberta de dezenas de milhares de novas transcrições", acrescenta ela.

Os pesquisadores usaram seus dados para caracterizar como as diferenças genéticas e ambientais podem se manifestar em diferenças no transcriptoma. "As diferenças genéticas entre os indivíduos podem afetar a forma como os genes são regulados. Fomos capazes de descrever com uma resolução mais precisa do que antes como as estruturas de transcrição são afetadas. Isso ajuda a entender os fundamentos moleculares das variantes que contribuem para o risco de doenças", explica o Dr. Dafni Glinos, da o New York Genome Center e co-primeiro autor do estudo.

"Acreditamos que as descobertas, os dados e as ferramentas que apresentamos abrem o caminho para uma nova era de pesquisa do transcriptoma. Cerca de uma década atrás, a análise de alto nível de pequenos segmentos de DNA ou RNA revolucionou a genômica. Acho que estamos à beira de uma nova revolução com sequenciamento de leitura longa", diz o professor Tuuli Lappalainen do New York Genome Center e um dos líderes do estudo.

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Fonte:https://www.sciencedaily.com/releases/2022/08/220803112544.htm

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