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Transcriptoma

Abril 24, 2022

El transcriptoma es el conjunto de todas las moléculas de ARN (también llamadas transcritos) presentes en una célula o grupo de células en un momento determinado.[1]​ El término transcriptoma engloba tanto al ARN mensajero (mRNA), que puede traducirse en una proteína, como al ARN no codificante (ncRNA), que no se traduce; sin embargo, en ocasiones se utiliza de manera más laxa para referirse únicamente al conjunto de ARNs mensajeros. Dado que diferentes células expresan diferentes genes, cada tejido o tipo celular posee un transcriptoma único y distinto. Uno de los objetivos más importantes de la transcriptómica es identificar qué porción del genoma es transcrito en cada tipo celular y bajo qué condiciones.[2]​

Relación con el genoma y el proteoma

El transcriptoma de una célula está íntimamente vinculado a otros niveles moleculares como el genoma o el proteoma mediante el proceso de expresión genética. Esta relación está descrita en el dogma central de la biología molecular, según el cual el ADN se transcribe como ARN mensajero, el cual se traduce como proteína. Por esta razón, el proteoma de una célula es siempre un subconjunto de su transcriptoma, el cual es a su vez un subconjunto de su genoma. Se estima que solamente el 3% del genoma se transcribe como ARN y solo el 1.2% se traduce como proteína en cada tipo celular.[3]​

Cabe destacar que, debido a diversos mecanismos de regulación de la expresión genética (por ejemplo las modificaciones postraduccionales o la proteolisis), el nivel de expresión de un ARN mensajero no siempre concuerda con el de su proteína correspondiente.[4]​ Por ello, utilizar la transcriptómica para extrapolar los niveles de expresión de un conjunto de proteínas no siempre es adecuado; existen en cambio técnicas que permiten cuantificar la expresión de todas las proteínas en una célula directamente. Estás técnicas forman parte de la proteómica.

Técnicas empleadas para su análisis

La transcriptómica es el estudio del nivel de expresión de todos los genes transcritos en una célula o tejido. Existe una amplia gama de técnicas utilizadas en transcriptómica, las cuales permiten cuantificar millones de moléculas de ARN al mismo tiempo.

Microarreglos

 
Chip de ADN empleado para detectar expresión de genes de humano (izq.) y de ratón (der.)

Los primeros estudios transcriptómicos se basaron en microarreglos (también llamados chips de ADN): finas láminas de vidrio sobre las cuales se imprimen oligonucleótidos.[5]​ El ARN que se desea analizar es marcado con un fluoróforo y difundido sobre la superficie del microarreglo, donde hibrida con los oligonucleótidos del chip. La intensidad de fluorescencia en cada punto del microarreglo es proporcional al nivel de expresión de cada gen. Un solo microarreglo comúnmente contiene suficientes oligonulceótidos para representar a todos los genes conocidos; sin embargo, los datos generados con microarreglos no contienen información sobre genes desconocidos. Durante la década de 2010, los microarreglos fueron casi totalmente sustituidos por técnicas basadas en la secuenciación de ADN de nueva generación.

Secuenciación de ARN

La técnica más empleada en la actualidad es la secuenciación de ARN (RNA-seq),[6]​[7]​ la cual puede detectar tanto genes conocidos como desconocidos, además de cuantificar su expresión directa y no indirectamente.[1]​ La secuenciación de ARN comienza con la conversión de las moléculas de ARN a ADN complementario (cDNA) mediante PCR reversa (RT-PCR). El ADN complementario es entonces amplificado para formar una biblioteca de ADN, la cual puede ser secuenciada.[6]​ El resultado final es una serie de secuencias que pueden ser alineadas al genoma o transcriptoma y después cuantificadas mediante métodos computacionales.[8]​ Esto permite saber de qué gen proviene cada secuencia y cuántas secuencias le corresponden a cada gen. El número de secuencias alineadas a un gen determinado es proporcional al número de moléculas de ARN provenientes del mismo.

Secuenciación de ARN de células individuales

Recientes avances tecnológicos en el área de los microfluidos, la citometría de flujo y la biología molecular han permitido separar células individuales y manipularlas en paralelo, una célula a la vez. La secuenciación de ARN de células individuales (scRNA-seq)[9]​[10]​[11]​ es una técnica que combina estos métodos de separación con la secuenciación de ARN; con ella es posible cuantificar transcriptomas de cientos o miles de células simultáneamente. Al estudio del transcriptoma a nivel de una sola célula se le denomina transcriptómica de células individuales (del inglés single-cell transcriptomics).

Véase también

Referencias

  1. ↑ Morozova, Olena; Hirst, Martin; Marra, Marco A. (2009). «Applications of new sequencing technologies for transcriptome analysis». Annual Review of Genomics and Human Genetics 10: 135-151. ISSN 1545-293X. PMID 19715439. doi:10.1146/annurev-genom-082908-145957. Consultado el 24 de febrero de 2019. 
  2. Mattei, J.-F. (2001/2002). El genoma humano (Ethical eye: the human genome). Sáez García, M. A.; Chao Crecente, M.; Vázquez, D. A., y Rodríguez-Roda Stuart, J., trad. Colección La Mirada de la Ciencia. Madrid: Council of Europe/Editorial Complutense. Glosario (p. 201). ISBN 84-7491-665-8
  3. ENCODE Project Consortium (6 de septiembre de 2012). «An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome». Nature 489 (7414): 57-74. ISSN 1476-4687. PMC 3439153. PMID 22955616. doi:10.1038/nature11247. Consultado el 24 de febrero de 2019. 
  4. Uhlén, Mathias; Forsström, Björn; Pontén, Fredrik; Lundberg, Emma; Käll, Lukas; Hallström, Björn M.; Danielsson, Frida; Edfors, Fredrik (1 de octubre de 2016). «Gene‐specific correlation of RNA and protein levels in human cells and tissues». Molecular Systems Biology (en inglés) 12 (10): 883. ISSN 1744-4292. PMID 27951527. doi:10.15252/msb.20167144. Consultado el 17 de abril de 2019. 
  5. Schena, M.; Shalon, D.; Davis, R. W.; Brown, P. O. (20 de octubre de 1995). «Quantitative monitoring of gene expression patterns with a complementary DNA microarray». Science (New York, N.Y.) 270 (5235): 467-470. ISSN 0036-8075. PMID 7569999. Consultado el 24 de febrero de 2019. 
  6. ↑ Mortazavi, Ali; Williams, Brian A.; McCue, Kenneth; Schaeffer, Lorian; Wold, Barbara (2008-7). «Mapping and quantifying mammalian transcriptomes by RNA-Seq». Nature Methods 5 (7): 621-628. ISSN 1548-7105. PMID 18516045. doi:10.1038/nmeth.1226. Consultado el 24 de febrero de 2019. 
  7. Nagalakshmi, Ugrappa; Wang, Zhong; Waern, Karl; Shou, Chong; Raha, Debasish; Gerstein, Mark; Snyder, Michael (6 de junio de 2008). «The transcriptional landscape of the yeast genome defined by RNA sequencing». Science (New York, N.Y.) 320 (5881): 1344-1349. ISSN 1095-9203. PMC 2951732. PMID 18451266. doi:10.1126/science.1158441. Consultado el 24 de febrero de 2019. 
  8. Conesa, Ana; Madrigal, Pedro; Tarazona, Sonia; Gomez-Cabrero, David; Cervera, Alejandra; McPherson, Andrew; Szcześniak, Michał Wojciech; Gaffney, Daniel J. et al. (26 de enero de 2016). «A survey of best practices for RNA-seq data analysis». Genome Biology 17: 13. ISSN 1474-760X. PMC 4728800. PMID 26813401. doi:10.1186/s13059-016-0881-8. Consultado el 24 de febrero de 2019. 
  9. Tang, Fuchou; Barbacioru, Catalin; Wang, Yangzhou; Nordman, Ellen; Lee, Clarence; Xu, Nanlan; Wang, Xiaohui; Bodeau, John et al. (2009-5). «mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell». Nature Methods 6 (5): 377-382. ISSN 1548-7105. PMID 19349980. doi:10.1038/nmeth.1315. Consultado el 26 de febrero de 2019. 
  10. Picelli, Simone; Björklund, Åsa K.; Faridani, Omid R.; Sagasser, Sven; Winberg, Gösta; Sandberg, Rickard (2013-11). «Smart-seq2 for sensitive full-length transcriptome profiling in single cells». Nature Methods 10 (11): 1096-1098. ISSN 1548-7105. PMID 24056875. doi:10.1038/nmeth.2639. Consultado el 26 de febrero de 2019. 
  11. Zheng, Grace X. Y.; Terry, Jessica M.; Belgrader, Phillip; Ryvkin, Paul; Bent, Zachary W.; Wilson, Ryan; Ziraldo, Solongo B.; Wheeler, Tobias D. et al. (01 16, 2017). «Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells». Nature Communications 8: 14049. ISSN 2041-1723. PMC 5241818. PMID 28091601. doi:10.1038/ncomms14049. Consultado el 26 de febrero de 2019. 
  •   Datos: Q252857
  •   Multimedia: Transcriptome

Abril 24, 2022
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El transcriptoma es el conjunto de todas las moleculas de ARN tambien llamadas transcritos presentes en una celula o grupo de celulas en un momento determinado 1 El termino transcriptoma engloba tanto al ARN mensajero mRNA que puede traducirse en una proteina como al ARN no codificante ncRNA que no se traduce sin embargo en ocasiones se utiliza de manera mas laxa para referirse unicamente al conjunto de ARNs mensajeros Dado que diferentes celulas expresan diferentes genes cada tejido o tipo celular posee un transcriptoma unico y distinto Uno de los objetivos mas importantes de la transcriptomica es identificar que porcion del genoma es transcrito en cada tipo celular y bajo que condiciones 2 Indice 1 Relacion con el genoma y el proteoma 2 Tecnicas empleadas para su analisis 2 1 Microarreglos 2 2 Secuenciacion de ARN 2 3 Secuenciacion de ARN de celulas individuales 3 Vease tambien 4 ReferenciasRelacion con el genoma y el proteoma EditarEl transcriptoma de una celula esta intimamente vinculado a otros niveles moleculares como el genoma o el proteoma mediante el proceso de expresion genetica Esta relacion esta descrita en el dogma central de la biologia molecular segun el cual el ADN se transcribe como ARN mensajero el cual se traduce como proteina Por esta razon el proteoma de una celula es siempre un subconjunto de su transcriptoma el cual es a su vez un subconjunto de su genoma Se estima que solamente el 3 del genoma se transcribe como ARN y solo el 1 2 se traduce como proteina en cada tipo celular 3 Cabe destacar que debido a diversos mecanismos de regulacion de la expresion genetica por ejemplo las modificaciones postraduccionales o la proteolisis el nivel de expresion de un ARN mensajero no siempre concuerda con el de su proteina correspondiente 4 Por ello utilizar la transcriptomica para extrapolar los niveles de expresion de un conjunto de proteinas no siempre es adecuado existen en cambio tecnicas que permiten cuantificar la expresion de todas las proteinas en una celula directamente Estas tecnicas forman parte de la proteomica Tecnicas empleadas para su analisis EditarLa transcriptomica es el estudio del nivel de expresion de todos los genes transcritos en una celula o tejido Existe una amplia gama de tecnicas utilizadas en transcriptomica las cuales permiten cuantificar millones de moleculas de ARN al mismo tiempo Microarreglos Editar Chip de ADN empleado para detectar expresion de genes de humano izq y de raton der Los primeros estudios transcriptomicos se basaron en microarreglos tambien llamados chips de ADN finas laminas de vidrio sobre las cuales se imprimen oligonucleotidos 5 El ARN que se desea analizar es marcado con un fluoroforo y difundido sobre la superficie del microarreglo donde hibrida con los oligonucleotidos del chip La intensidad de fluorescencia en cada punto del microarreglo es proporcional al nivel de expresion de cada gen Un solo microarreglo comunmente contiene suficientes oligonulceotidos para representar a todos los genes conocidos sin embargo los datos generados con microarreglos no contienen informacion sobre genes desconocidos Durante la decada de 2010 los microarreglos fueron casi totalmente sustituidos por tecnicas basadas en la secuenciacion de ADN de nueva generacion Secuenciacion de ARN Editar La tecnica mas empleada en la actualidad es la secuenciacion de ARN RNA seq 6 7 la cual puede detectar tanto genes conocidos como desconocidos ademas de cuantificar su expresion directa y no indirectamente 1 La secuenciacion de ARN comienza con la conversion de las moleculas de ARN a ADN complementario cDNA mediante PCR reversa RT PCR El ADN complementario es entonces amplificado para formar una biblioteca de ADN la cual puede ser secuenciada 6 El resultado final es una serie de secuencias que pueden ser alineadas al genoma o transcriptoma y despues cuantificadas mediante metodos computacionales 8 Esto permite saber de que gen proviene cada secuencia y cuantas secuencias le corresponden a cada gen El numero de secuencias alineadas a un gen determinado es proporcional al numero de moleculas de ARN provenientes del mismo Secuenciacion de ARN de celulas individuales Editar Recientes avances tecnologicos en el area de los microfluidos la citometria de flujo y la biologia molecular han permitido separar celulas individuales y manipularlas en paralelo una celula a la vez La secuenciacion de ARN de celulas individuales scRNA seq 9 10 11 es una tecnica que combina estos metodos de separacion con la secuenciacion de ARN con ella es posible cuantificar transcriptomas de cientos o miles de celulas simultaneamente Al estudio del transcriptoma a nivel de una sola celula se le denomina transcriptomica de celulas individuales del ingles single cell transcriptomics Vease tambien EditarTranscriptomica Expresion genetica Dogma central de la biologia molecular Proteomica GenomicaReferencias Editar a b Morozova Olena Hirst Martin Marra Marco A 2009 Applications of new sequencing technologies for transcriptome analysis Annual Review of Genomics and Human Genetics 10 135 151 ISSN 1545 293X PMID 19715439 doi 10 1146 annurev genom 082908 145957 Consultado el 24 de febrero de 2019 Mattei J F 2001 2002 El genoma humano Ethical eye the human genome Saez Garcia M A Chao Crecente M Vazquez D A y Rodriguez Roda Stuart J trad Coleccion La Mirada de la Ciencia Madrid Council of Europe Editorial Complutense Glosario p 201 ISBN 84 7491 665 8 ENCODE Project Consortium 6 de septiembre de 2012 An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome Nature 489 7414 57 74 ISSN 1476 4687 PMC 3439153 PMID 22955616 doi 10 1038 nature11247 Consultado el 24 de febrero de 2019 Uhlen Mathias Forsstrom Bjorn Ponten Fredrik Lundberg Emma Kall Lukas Hallstrom Bjorn M Danielsson Frida Edfors Fredrik 1 de octubre de 2016 Gene specific correlation of RNA and protein levels in human cells and tissues Molecular Systems Biology en ingles 12 10 883 ISSN 1744 4292 PMID 27951527 doi 10 15252 msb 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Michal Wojciech Gaffney Daniel J et al 26 de enero de 2016 A survey of best practices for RNA seq data analysis Genome Biology 17 13 ISSN 1474 760X PMC 4728800 PMID 26813401 doi 10 1186 s13059 016 0881 8 Consultado el 24 de febrero de 2019 Se sugiere usar numero autores ayuda Tang Fuchou Barbacioru Catalin Wang Yangzhou Nordman Ellen Lee Clarence Xu Nanlan Wang Xiaohui Bodeau John et al 2009 5 mRNA Seq whole transcriptome analysis of a single cell Nature Methods 6 5 377 382 ISSN 1548 7105 PMID 19349980 doi 10 1038 nmeth 1315 Consultado el 26 de febrero de 2019 Se sugiere usar numero autores ayuda Picelli Simone Bjorklund Asa K Faridani Omid R Sagasser Sven Winberg Gosta Sandberg Rickard 2013 11 Smart seq2 for sensitive full length transcriptome profiling in single cells Nature Methods 10 11 1096 1098 ISSN 1548 7105 PMID 24056875 doi 10 1038 nmeth 2639 Consultado el 26 de febrero de 2019 Zheng Grace X Y Terry Jessica M Belgrader Phillip Ryvkin Paul Bent Zachary W Wilson Ryan Ziraldo 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